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Les 26 et 27 novembre 2022, au Conférence mondiale sur les technologies de l'intelligence artificielle 2022 (GAITC 2022), le Dr Yongliang Tang, directeur R&D de LUSTER, a été invité par la China Artificial Intelligence Society à présenter Plateforme d'apprentissage profond auto-développée par LUSTER pour les scénarios d'inspection de qualité industrielle – F. Brain et ses avantages concurrentiels.
Le nouveau sorti F. Cerveau (Fabrication et cerveau d'usine) plateforme d'apprentissage profond est basé sur les années d’expérience de LUSTER dans le domaine industriel et est une plate-forme d’apprentissage en profondeur auto-développée spécifiquement pour les scénarios d’inspection de la qualité industrielle. Pour la fragmentation de la scène d'inspection de qualité industrielle, une livraison rapide, une itération élevée, de faibles exigences et d'autres caractéristiques, une variété d'algorithmes spécialement développés pour réaliser l'inspection au niveau des pixels des défauts légers, faibles et petits, grâce à une conception de modèle légère et orientée processus pour obtenir un déploiement rapide, grâce à l'amélioration des données, à la pré-formation et au méta-apprentissage du modèle, etc., pour résoudre la « scène de démarrage à froid » avec des défauts NG limités et moins d'échantillons de formation.
3 Plateformes Fonctionnelles
Standardisez et plateformez l’ensemble du processus de candidature pour réduire considérablement le délai de livraison.
● Plateforme de données : elle peut s'interconnecter avec les équipements de production et est responsable de la collecte, de la transmission, de la gestion, de l'annotation et de l'audit des scénarios d'applications industrielles réelles.
● Plateforme de formation : le plus grand avantage est de prendre en charge la formation de modèles d'apprentissage profond pour les scénarios industriels dans le cloud et en version autonome ; des centaines de modèles d'apprentissage profond sont pris en charge en interne, couvrant les modèles de détection généraux traditionnels, qui ont désormais évolué vers un centre commercial d'algorithmes d'IA avec plusieurs modèles.
● Plateforme d'inférence : Déploiement d'une plateforme d'inférence côté service et côté périphérie pour réaliser rapidement la quantification, le déploiement et la distribution de modèles de deep learning du côté « cloud-side » des scènes industrielles.
Grâce aux trois sous-plateformes ci-dessus, LUSTER peut réaliser efficacement la standardisation et la plateforme de l'ensemble du processus d'application d'apprentissage en profondeur et répondre aux exigences d'une livraison rapide.
6 modules de gestion
Le processus en boucle fermée des données d'application peut être plus rapide et plus efficace
F.Brain dispose de six modules de gestion, tels que la gestion de projet, la gestion de modèles et la gestion des ensembles de données de publication, qui peuvent connecter de manière transparente les trois plates-formes sous-fonctionnelles, réaliser le tandem de chaque étape du processus d'application d'apprentissage en profondeur, couvrir l'ensemble du processus de données de la boucle fermée des applications d'apprentissage en profondeur et réaliser la plate-forme zéro code d'application de scénarios industriels d'apprentissage en profondeur, qui est plus propice au fonctionnement quotidien du logiciel.
8 fonctionnalités majeures
Modèle léger et orienté processus conçu pour un déploiement rapide
Par rapport aux plates-formes d'apprentissage profond existantes, les scénarios d'application de F.Brain sont plus verticalement axés sur le domaine industriel, réalisant la réplication par lots rapide d'applications d'apprentissage profond dans des scénarios industriels grâce à une conception de modèles légers et orientés processus.
La nouvelle plateforme F.Brain a déjà fourni la solution pour la nouvelle gamme de produits énergétiques d’électrodes au lithium de LUSTER. Curieux de savoir comment ça marche ? Restez à l'écoute pour le prochain article !