A medida que las empresas fabrican bienes, los inspectores humanos los revisan en busca de defectos. Piense en un rasguño en el vidrio de un teléfono inteligente o una debilidad en el acero crudo que podría tener un impacto posterior cuando se convierte en otra cosa. IA de aterrizajela compañía iniciada por el ex gurú de IA de Google y Baidu, Andrew Ng, quiere usar la tecnología de IA para identificar estos defectos, y hoy la compañía lanzó una nueva plataforma de inspección visual llamada LandingLens.
“Anunciamos LandingLens, que es una plataforma de inspección visual integral para ayudar a los fabricantes a construir e implementar sistemas de inspección visual. [using AI]”, le dijo a TechCrunch.
Él dice que el objetivo de la empresa es llevar la IA a las empresas de fabricación, pero no podía simplemente volver a empaquetar lo que había aprendido en Google y Baidu, en parte porque involucraba un conjunto diferente de casos de uso del consumidor, y en parte porque hay muchos menos datos. para trabajar en un entorno de fabricación.
Además del grado de dificultad aquí, cada configuración es única y no hay un libro de jugadas estándar que pueda aplicar necesariamente en cada vertical. Esto significaba que Landing AI tenía que crear un conjunto de herramientas generales que cada empresa pudiera usar para los requisitos únicos de su proceso de fabricación.
Ng dice que para poner esta tecnología avanzada en manos de estos clientes y aplicar IA a la inspección visual, su empresa ha creado una interfaz visual donde las empresas pueden trabajar a través de un proceso definido para entrenar modelos para comprender las necesidades de inspección de cada cliente.
La forma en que funciona es tomar fotografías de cómo se ve un buen producto terminado y cómo podría verse un producto defectuoso. No es tan fácil como podría parecer, porque los expertos humanos pueden estar en desacuerdo sobre lo que constituye un defecto.
El fabricante crea lo que se llama un libro de defectos, donde los expertos inspectores trabajan juntos para determinar cómo se ve ese defecto a través de una imagen y resuelven los desacuerdos cuando ocurren. Todo esto se hace a través de la interfaz LandingLens.
Una vez que los inspectores han acordado un conjunto de etiquetas, pueden comenzar a iterar en un modelo en el Módulo de iteración de modelos, donde la empresa puede entrenar y ejecutar modelos para llegar a un estado de éxito acordado donde la IA está detectando los defectos en un regularmente. A medida que los clientes ejecutan estos experimentos, el software genera un informe sobre el estado del modelo y los clientes pueden refinar los modelos según sea necesario en función de la información del informe.
Ng dice que su empresa está tratando de incorporar software sofisticado para ayudar a resolver un gran problema para los clientes de fabricación. “El cuello de botella [for them] está construyendo el algoritmo de aprendizaje profundo, realmente el software de aprendizaje automático. Pueden tomar la fotografía y emitir un juicio sobre si esta parte está bien o si está defectuosa, y eso es lo que ayuda nuestra plataforma”, dijo.
Él cree que esta tecnología podría, en última instancia, ayudar a reformular la forma en que se fabrican los bienes en el futuro. “Creo que el aprendizaje profundo está preparado para transformar la forma en que se realiza la inspección, que es realmente el paso clave. La inspección es realmente la última línea de defensa contra los defectos de calidad en la fabricación. Así que estoy emocionado de lanzar esta plataforma para ayudar a los fabricantes a realizar inspecciones con mayor precisión”, dijo.
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