Nowatorskie rozwiązania dzięki AI na brzegu sieci

Jak transformacja cyfrowa, robotyka i komputerowe systemy wizyjne są istotne dla odporności po pandemii COVID.

Najważniejsze wnioski:

  • Firma Intel współpracuje z partnerami z różnych branż, aby lepiej wykorzystywać dane przy użyciu analiz i technologii głębokiego uczenia bazujących na produktach wizyjnych Intel® Vision Products.

  • Transformacja cyfrowa przy użyciu przetwarzania brzegowego, robotyki i komputerowych systemów wizyjnych pomogła wielu firmom i branżom stworzyć bezpieczniejsze, bardziej wydajne miejsca pracy dla pracowników i klientów.

  • Studia przypadków dotyczące m.in. inteligentnych miast, opieki zdrowotnej oraz firm przemysłowych i handlowych wykazały, że wykorzystanie najnowszych technologii wizyjnych wspieranych przez potężną analitykę i technologie głębokiego uczenia może zwiększyć innowacyjność i odporność.

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT

Technologia ma kluczowe znaczenie dla odporności po pandemii COVID, ponieważ firmy wykorzystują transformację cyfrową, robotykę i komputerowe systemy wizyjne, aby zwiększać bezpieczeństwo zarówno pracowników, jak i klientów.

Każda branża przeszła w ostatnich miesiącach bezprecedensowe zmiany i zakłócenia. Łańcuchy dostaw, procesy pracy, zachowania klientów i sama gospodarka musiały zmienić się prawie z dnia na dzień. „Wracamy do normalności”, ale ta normalność prawdopodobnie będzie wyglądać zupełnie inaczej niż wcześniej.

Stwarza to organizacjom niepowtarzalną okazję do ponownego przemyślenia i poprawienia sposobu funkcjonowania. Dzięki wykorzystaniu technologii do obsługi najlepszych praktyk branżowych po pandemii COVID możliwe jest zbudowanie odporności i zapewnienie długotrwałych sukcesów.

Transformacja cyfrowa przy użyciu przetwarzania brzegowego, robotyki i komputerowych systemów wizyjnych ma ogromny potencjał. Te technologie mogą pomóc w sprostaniu istniejącym wyzwaniom, takim jak potrzeba zautomatyzowania i przyspieszenia procesu podejmowania decyzji w całej organizacji. Są to jednak również idealne narzędzia do obsługi nowych najlepszych praktyk, takich jak praca zdalna, utrzymanie dystansu społecznego i radzenie sobie z nieprzewidywalnymi niedoborami siły roboczej.

Gdy branże oceniają, jakie powinny przejść zmiany, te technologie powinny być kluczowym elementem rozważań. Dzięki wykorzystaniu najnowszych technologii wizyjnych obsługiwanych przez potężną analitykę i technologie głębokiego uczenia organizacje mogą lepiej wykorzystać swoje dane. Mogą skorzystać z najnowszych technik analitycznych, aby wdrożyć innowacyjne modele biznesowe i przykłady zastosowania. Firma Intel i jej ekosystem współpracują ściśle z firmami z różnych branż, aby wdrożyć takie rozwiązania z produktami wizyjnymi Intel® Vision Products. W tym artykule przyjrzymy się szeregowi istniejących przykładów zastosowania, które umożliwiają poprawę wyników biznesowych i odporności.

Inteligentne miasta: monitorowanie liczby osób w celu ograniczania zatłoczenia

Władze miast i regionów pracują nad umożliwieniem mieszkańcom powrotu do znanych im miejsc i zwyczajów, jednak muszą zadbać też o dodatkowe, wielopoziomowe środki bezpieczeństwa. Muszą one umożliwić zachowanie dystansu społecznego i dopełnić wszelkich starań, aby przestrzenie wspólne były jak najbardziej higieniczne. Rozwiązania z zakresu komputerowych systemów wizyjnych pomagają w realizacji tych celów. Przykładowo, umożliwiają one śledzenie i kontrolowanie liczby ludzi w określonej przestrzeni, automatycznie zamykając bramki biletowe w celu ograniczenia zatłoczenia. Dane na temat ilości pasażerów korzystających z transportu publicznego zebrane na poziomie regionalnym lub krajowym mogą również umożliwić podejmowanie lepszych decyzji dotyczących zdrowia publicznego.

Takie rozwiązania są już dostępne. Przykładowo, jeden z dostawców rozwiązań AI zbudował rozwiązanie, które jest wykorzystywane na dworcach kolejowych do zwiększenia wydajności i poprawy jakości doświadczeń pasażerów. Nagrania z kamer bezpieczeństwa są analizowane w czasie rzeczywistym w celu monitorowania ruchu pieszego na stacji i identyfikowania wszelkich podejrzanych zachowań, którym obsługa dworca powinna przyjrzeć się bliżej. Czujniki Internetu przedmiotów (IoT) umożliwiają także wykrywanie pożarów lub nieuprawnionego wejścia do stref zastrzeżonych.

Oprócz tych korzyści związanych z bezpieczeństwem, rozwiązanie pomaga pracownikom dworca poprawić jakość doświadczeń klientów. Liczbę pracowników można dostosowywać w czasie rzeczywistym na podstawie liczby osób obecnych na dworcu. Przykładowo poprzez otwarcie większej liczby kas biletowych, gdy czas oczekiwania w kolejce staje się zbyt długi. Personel może również stosować ograniczenia wstępu w godzinach szczytu, aby uniknąć nadmiernego zatłoczenia na peronach.

Przemysłowy IoT: ułatwianie zachowania dystansu społecznego dzięki automatyzacji procesów

Istnieje wiele przypadków użycia sztucznej inteligencji (AI) i komputerowych systemów wizyjnych w produkcji i przemyśle. Jest to rzeczywiście jeden z najważniejszych elementów wysiłków transformacyjnych podjętych w ostatnich latach w kierunku przemysłu 4.0. Te zastosowania staną się w przyszłości jeszcze bardziej istotne. Dzięki wprowadzaniu inteligencji do wyposażenia fabrycznych hal można automatyzować procesy, co pozwala na zminimalizowanie czasu, który ludzie spędzają blisko siebie.

Przykładem tego typu rozwiązań w działaniu jest przypadek znanego producenta opon. Firma skorzystała z rozwiązania z komputerem przemysłowym z głębokim uczeniem, komputerowym systemem wizyjnym i przetwarzaniem obrazu, aby usprawnić proces kontroli jakości. Dokładność wykrywania defektów wyniosła 99,9 procent i spowodowała spadek reklamacji o ponad 10 000 rocznie1.

Opieka zdrowotna: pomoc w utrzymaniu sterylności przestrzeni

Komputerowe systemy wizyjne odgrywają już od pewnego czasu ważną rolę w opiece zdrowotnej, na przykład pomagając w przyspieszeniu analizy złożonych obrazów medycznych. W świecie po COVID ważne będą również inne zastosowania AI na brzegu, takie jak połączenie jej z robotyką. Umożliwi to ulepszenie monitorowania pacjentów i da specjalistom narzędzia do „obecności” na potrzeby procedur lub konsultacji, na odległość.

Robotyka umożliwia także utrzymanie czystości i bezpieczeństwa obiektów zdrowotnych dla pacjentów i personelu jak pokazał robot dezynfekujący Violet, opracowany przez Akara Robotics. Robot wykorzystuje komputerowe systemy wizyjne do bezpiecznego poruszania się między przeszkodami, w tym do omijania ludzi. Jest również w stanie emitować światło UV-C, które, jak klinicznie udowodniono, zabija złożone wirusy. Ponieważ promieniowanie UV-C jest niebezpieczne dla ludzi, Violet może wejść do pomieszczenia i odkażać jego wnętrze, gdy nie ma tam nikogo. W ten sposób szpital może utrzymać sterylne i bezpieczne środowisko, nie narażając ludzi, którzy w nim przebywają na niebezpieczeństwo.

Inteligentna sprzedaż detaliczna: tworzenie bezpieczniejszej i atrakcyjniejszej przestrzeni na zakupy

Branża handlu detalicznego poczyniła już duże postępy w kwestii transformacji cyfrowej. Wykorzystuje dane i AI do poprawy jakości doświadczeń klientów, zoptymalizowania łańcuchów dostaw i podejmowania bardziej inteligentnych decyzji dotyczących układu sklepu i rozmieszczania towaru. Komputerowe systemy wizyjne odgrywają ważną rolę w tych obszarach. Przykładowo, kamera na znaku cyfrowym może przechwytywać wrażenia i zachowanie odbiorców w odpowiedzi na niektóre wiadomości. Systemy inwentarzowe mogą korzystać z komputerowych systemów wizyjnych do dokładniejszego śledzenia tego, co znajduje się na półkach.

W świecie dystansu społecznego komputerowe systemy wizyjne mogą być wykorzystywane do obserwowania ilości klientów w sklepie oraz sposobu poruszania się ludzi w obiekcie. Pozwala to sprzedawcom detalicznym na wyznaczanie jednokierunkowych tras poruszania się po sklepach w sposób naturalny, a jednocześnie pozwalający na zachowanie bezpiecznych odległości między osobami.

Dla przykładu warto wspomnieć o rozwiązaniu wykorzystującym komputerowe systemy wizyjne do śledzenia i analizowania zachowań klientów w sklepach oraz trendów dotyczących produktów. Komputerowe systemy wizyjne i algorytmy głębokiego uczenia identyfikują ludzkie kształty poruszające się po obiekcie. Te anonimowe dane dostarczają informacji na temat działania sklepu i możliwości poprawy jakości doświadczeń klientów. Przykładowo, mapy ciepła pokazują, jak kupujący chodzą po sklepie i wchodzą w interakcje z przestrzenią. Umożliwia to sprzedawcom detalicznym podejmowanie bardziej świadomych decyzji dotyczących ogólnego układu sklepu i rozmieszczenia konkretnych towarów.

Zastrzeżenia i uwagi prawne

Technologie Intel® mogą wymagać zgodnego sprzętu, oprogramowania lub aktywacji usług. Firma Intel nie sprawdza, ani nie weryfikuje danych podawanych przez strony trzecie. Aby ocenić ich dokładność, należy się zapoznać z innymi źródłami.

Żaden produkt ani komponent nie jest całkowicie bezpieczny.

Rzeczywiste koszty i wyniki mogą się różnić.

Firma Intel zobowiązuje się do poszanowania praw człowieka i unikania współudziału w ich naruszaniu. Zobacz globalne zasady firmy Intel dotyczące praw człowieka. Produkty i oprogramowanie firmy Intel przeznaczone są wyłącznie do wykorzystania w aplikacjach, które nie naruszają międzynarodowo uznanych praw człowieka, ani nie przyczyniają się do ich łamania.

© Intel Corporation. Intel, logo Intel i inne znaki Intel są znakami towarowymi firmy Intel Corporation lub jej spółek zależnych. Inne nazwy oraz marki mogą być przedmiotem praw ich właścicieli.

Informacje o produktach i wydajności