Тенденции машинного зрения в 2025 году
Машинное зрение (MV) и компьютерное зрение (CV) быстро развивались, переходя от ранних алгоритмов машинного обучения к продвинутым моделям глубокого обучения, которые проложили путь для промышленного применения искусственного интеллекта. Переход к алгоритмам сделал возможными многие реальные варианты использования и привел к большему количеству инноваций в области CV для различных отраслей. Большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект в последнее время выдвинули искусственный интеллект в мейнстрим, что привело к "кембрийскому взрыву" тенденций и решений в области искусственного интеллекта. В этом блоге мы рассмотрим ключевые тенденции искусственного интеллекта в области машинного зрения на 2025 год.
Движущие силы новых тенденций
Улучшенный анализ данных, расширенные вычислительные мощности и расширяющиеся возможности приложений - вот факторы, которые определяют тенденции развития машинного зрения.
Обработка и использование визуальных данных для компьютерного зрения эволюционировали от идентификации и классификации объектов в кадре до создания изображений и видео на основе текста и понимания намерений действий в изображениях. Это связано с тем, что объем и разнообразие данных CV расширились, что позволяет CV-алгоритмам учиться на более богатом и репрезентативном материале, тем самым повышая их точность и адаптивность к реальным условиям. От выявления мельчайших нюансов в медицинской визуализации до выявления тонких тенденций в поведении потребителей - благодаря этому улучшенному знанию данных модели CV позволяют решать все более сложные проблемы.
С вычислительной точки зрения, аппаратные разработки, такие как графические процессоры, ядерные процессоры, APU, TPU и периферийные устройства, наряду с более эффективными алгоритмами, позволяют быстрее обрабатывать многомерные визуальные данные с вычислительной точки зрения. Эти разработки в области данных и вычислений, взятые вместе, создают богатую среду для инновационных приложений CV, которые могут преобразовать многие отрасли в 2025 году.
Тенденции машинного зрения, которые следует ожидать в 2025 году
В 2025 году большинство достижений будет сосредоточено на использовании генеративного искусственного интеллекта и мультимодальных моделей машинного зрения для расширения возможностей компьютерного зрения. Обладая способностью синтезировать, дополнять и оптимизировать данные, они изменят восприятие машины и взаимодействие с окружающей средой. Эти разработки изменят отраслевые решения, повысив их эффективность, изобретательность и возможности решения проблем. Среди этих изменений, которые мы ожидаем увидеть, вот несколько:
Расширенная обработка данных в режиме реального времени
Поскольку обработка данных в режиме реального времени и периферийные вычисления становятся основными темами, быстрое развитие вычислительных мощностей имело важное значение для последних достижений в области машинного зрения. Такие модели, как AlexNet в 2012 году, например, зависели от мощных графических процессоров для достижения доселе неслыханной точности распознавания изображений. Современное оборудование, такое как Графические процессоры Nvidia GB200 в сочетании с эффективностью программного обеспечения позволяют обрабатывать значительно более сложные модели за считанные секунды. В компьютерном зрении, где мгновенный ввод данных и высокая скорость обработки имеют решающее значение, особенно в таких секторах, как автономное вождение, дополненная реальность и роботы, такая вычислительная мощность позволяет использовать приложения в режиме реального времени.
С другой стороны, обработка данных ближе к источнику снижает потребность в транспортировке данных на централизованные серверы. Это гарантирует, что в дополнение к снижению задержек можно управлять локальной обработкой конфиденциальных данных или задач с высокой пропускной способностью. Периферийные вычисления позволяют устройствам, таким как smart-камеры, дроны и очки дополненной реальности работают автономно и в режиме реального времени принимают интеллектуальные решения в машинном зрении. Приложения, где важна каждая секунда, зависят от этого распределенного и рассредоточенного метода обработки данных, что обеспечивает будущее, в котором приложения компьютерного зрения смогут безотказно функционировать во многих контекстах. Передовые вычисления и обработка данных в реальном времени, взятые вместе, расширяют возможности машинного зрения и позволяют использовать ряд полезных мгновенных приложений во многих различных областях.
Синтетические данные и их расширение
Решения для компьютерного зрения в последнее десятилетие были в основном сосредоточены на анализе и обработке уже имеющихся данных. В будущих приложениях для составления резюме особое внимание будет уделяться созданию новых данных для удовлетворения растущих потребностей. Внедрение синтетически сгенерированных и дополненных данных для обучения модели за пределами обычных маркированных наборов данных переопределит приложения машинного зрения. Это позволяет исследователям генерировать данные и управлять ими в любом масштабе. Они могут создавать большие объемы синтетических изображений и подвергать модели воздействию различных ситуаций, необычных событий и контролируемых вариаций, тем самым укрепляя их процесс обучения и устойчивость.
Это вписывается в недавнюю тенденцию к неконтролируемым и самоконтролируемым методам обучения, которые заменяют синтетические данные явными данными, помеченными человеком. Инструменты генерации новых данных на основе имеющихся (data augmentation) и синтетические данные дают шансы повторить сложные сценарии, поэтому представляем модели от обстоятельств они не часто попадаются, но все же нужно знать. Поскольку приложения компьютерного зрения становятся более разнообразными и интегрированными в реальные контексты, включая робототехнику, автономные транспортные средства и дополненную реальность, этот метод не только улучшает обобщение моделей, но и ускоряет процесс обучения, что является жизненно важным преимуществом. Производство синтетических данных, в некотором смысле, соответствует росту вычислительной мощности - еще одному "горькому опыту" в этой области, который позволил добиться глубокого прогресса в обучении и выйти за пределы того, что возможно без ручного сбора и аннотирования данных.
3D-зрение и пространственный интеллект
Появление 3D-зрения и пространственного интеллекта, которые позволяют машинам видеть, понимать и взаимодействовать с миром в трех измерениях - это основная предстоящая тенденция в области машинного зрения. 3D зрение отличается от обычной обработки 2D-изображений тем, что оно позволяет роботам улавливать глубину, структуру и даже течение событий во времени с помощью пространственных соотношений между объектами. В отличие от языковых моделей, которые обрабатывают данные в одномерной последовательности, 3D vision работает на многомерном уровне, который соответствует физическим характеристикам и пространственным отношениям, присутствующим в реальном мире. Этот метод дает машинам возможность более естественно ориентироваться, понимать и взаимодействовать с окружающей средой, подчеркивая глубину, расположение и движение во времени. Это изменение соответствует развитию поля нейронного излучения (NeRF) и другие методы, использующие 2D-данные для восстановления 3D-сред, тем самым создавая новый уровень пространственных знаний в искусственном интеллекте.
Для таких применений, как робототехника, автономное вождение и виртуальная / дополненная реальность (VR / AR), где пространственное осознание имеет решающее значение, 3D-зрение весьма полезно из-за этого различия. Например, в VR / AR синтетические данные будут способствовать пространственному интеллекту, моделируя различные сценарии, позволяя моделям точно воспринимать 3D-пространства и взаимодействовать с объектами, стремясь обеспечить эффект погружения с помощью очков или смарт-очков. Такое сочетание синтетических данных, пространственного интеллекта и приложений дополненной реальности обещает будущее, когда гаджеты VR / AR смогут динамически адаптироваться к требованиям пользователей и без особых усилий улучшать их повседневное взаимодействие.
Будьте в курсе тенденций машинного зрения 2025 года с нами!
Будущее машинного зрения лежит на стыке генеративного искусственного интеллекта и передовых вычислений. А надежный партнер, обладающий компетенциями в этих областях гарантирует Вам успешное внедрение системы, которая сможет решить все ваши задачи.