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Qu’est-ce que l’IA et le Deep Learning ?
MV.MINDNET – Plateforme d'apprentissage profond de MABRI.VISION
Que signifie l’intelligence artificielle ?
Le terme intelligence artificielle (IA) ou IA (intelligence artificielle) n’est pas clairement défini.
Une définition échoue simplement parce que le concept d’intelligence n’est pas clair. Le terme intelligence artificielle (IA) a été créé dans les années 1950 et est donc historiquement façonné et soumis à de nombreuses influences.
Le terme reflète la vision et la « vision d’ensemble ». L’IA touche plusieurs disciplines techniques et scientifiques et est souvent utilisée (y compris par nous) comme un terme marketing accrocheur. Lorsque les gens parlent d’IA dans les technologies de mesure ou le traitement d’images, ils pensent généralement à l’apprentissage automatique (ML) ou au « deep learning » (DL).
Les termes s’appuient les uns sur les autres comme suit. Intelligence artificielle (IA) → Apprentissage automatique (ML) → Apprentissage profond (DL)
Cours historique
Bien que l'intelligence artificielle soit souvent qualifiée de tendance, il ne s'agit en aucun cas d'un phénomène nouveau. Dès les années 1950, les scientifiques partageaient la conviction que le processus de pensée ne se limite pas au cerveau humain. Après l'arrêt des recherches sur le sujet, notamment dans les années 80, des entreprises technologiques comme Google ont donné un nouvel essor au domaine dans les années 2000. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle fait partie intégrante de notre vie quotidienne.
Que signifie l'apprentissage automatique (ML) ?
En traitement d'image, il existe essentiellement deux manières différentes de traiter un problème :
Programmation basée sur des règles
- Formuler et programmer manuellement des règles une fois les résultats calculés ou définis
Apprentissage automatique
- Entraîner un modèle avec des données
- Apprentissage indépendant de modèles à partir des données
- Classer ou estimer les quantités de résultat
La meilleure approche dépend de l’application et doit être soigneusement évaluée ou déterminée systématiquement. Les approches basées sur des règles, notamment en technologie de mesure et en traitement d’images, sont bien adaptées pour prendre des décisions basées sur des caractéristiques et des règles de mesure claires. Si les règles ne sont pas connues ou ne peuvent être extraites systématiquement des images qu’au prix d’un grand effort, une méthode d’apprentissage automatique peut s’avérer une meilleure approche. Les méthodes d'apprentissage automatique sont généralement utilisées dans le traitement d'images pour des tâches de segmentation difficiles, dans la reconnaissance de caractères (OCR/OCV), la reconnaissance de formes et d'anomalies, la reconnaissance d'objets et d'images et la classification d'images. Dans les applications modernes, les deux approches sont généralement combinées judicieusement.
Méthodes d'apprentissage par apprentissage automatique (ML)
En gros, il existe 3 méthodes d'apprentissage différentes pour l'apprentissage automatique.
Apprentissage profond contre apprentissage automatique
Les applications modernes de l’IA reposent presque exclusivement sur des réseaux de neurones artificiels profonds (ANN). La particularité des réseaux est qu'ils peuvent également effectuer des tâches complexes et que l'extraction manuelle de fonctionnalités peut être complètement éliminée. Un ANN est donc capable de réaliser de manière autonome des tâches complexes.
- L'apprentissage profond est une branche de l'apprentissage automatique
- Les méthodes DL sont basées sur des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches intermédiaires
Réseaux de neurones artificiels (ANN)
Les processus d'apprentissage profond sont basés sur des réseaux de neurones artificiels.
Ces réseaux s'inspirent des réseaux de neurones (biologiques), c'est-à-dire faisant partie d'un système nerveux. Les réseaux de neurones artificiels sont construits en couches. Une couche ou un niveau est constitué de plusieurs neurones artificiels. Il existe plusieurs niveaux cachés entre un niveau d'entrée et un niveau de sortie. La structure tire son nom de réseau neuronal « profond » en raison de ces couches cachées.
Réseau de neurones convolutifs (CNN)
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont principalement utilisés dans le traitement d'images. Ces réseaux, inspirés du cortex visuel, sont constitués de plusieurs cartes de caractéristiques. Ces cartes de caractéristiques correspondent aux niveaux d'un réseau de neurones artificiels et sont générées par convolution. Les opérateurs de convolution produisent différentes caractéristiques/caractéristiques, telles que des arêtes. En traitement d'images, un CNN devrait être capable de généraliser des caractéristiques et de les représenter à des niveaux d'abstraction toujours plus élevés.
Source : LeCun, Yann et al. "Apprentissage basé sur les gradients appliqué à la reconnaissance de documents." Actes de l'IEEE 86.11 (1998) : 2278-2324
Source : Lee, Honglak et coll. "Apprentissage non supervisé des représentations hiérarchiques avec des réseaux de croyances profondes convolutionnelles." Communications de l'ACM 54.10 (2011) : 95-103.
MV.MINDNET, la plate-forme d'apprentissage en profondeur de MABRI.VISION, combine les dernières technologies et des solutions orientées vers la pratique.
Pourquoi MABRI.VISION
MABRI.VISION construit et développe des solutions de vision industrielle de haute qualité et des systèmes de tests modulaires pour vos processus de production. Notre système modulaire nous permet de fournir des solutions pour vos tâches de test rapidement et efficacement.
Les solutions innovantes, notre passion !
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L’innovation est la base d’une croissance continue dans l’industrie moderne. Nous le vivons au quotidien et cela commence dans l’esprit de notre équipe d’experts. L'accent est toujours mis sur les avantages et les exigences de nos clients. Nous mettons en œuvre avec passion des processus de test qui vont des solutions de vision par ordinateur basées sur l'IA à la mesure 100 % en ligne des composants de produits sophistiqués. Nous nous appuyons sur les dernières générations de technologies avancées pour notre technologie de mesure. Avec cette philosophie, nous voulons rendre les processus de production plus efficaces et dynamiques.
IA, traitement, contrôle - une seule plateforme logicielle
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Avec les objectifs de l'Industrie 4.0 et un processus d'amélioration continue, les exigences en matière d'automatisation des tests, d'interfaces et d'algorithmes d'évaluation efficaces augmentent. Chez MABRI.VISION, nous avons reconnu cette tendance et allons encore plus loin. Notre équipe logicielle développe des plates-formes logicielles modulaires qui combinent tous les composants des systèmes de test modernes. Si nécessaire, nous pouvons étendre les algorithmes d'évaluation avec des réseaux neuronaux, mapper des interfaces rapides aux contrôles du système et intégrer des pistes d'audit, des rapports par lots, des graphiques historiques ou des bases de données selon les besoins.
Une équipe solide, toujours là pour vous.
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En tant que client, vous êtes toujours au premier plan pour nous. Notre équipe d'experts en vision, construction, développement de logiciels, électricité, assemblage et support est toujours là pour vous. Grâce aux processus commerciaux et aux solutions informatiques modernes, la rapidité est un objectif central. Avec nos solutions de service comprenant une assistance 24h/24 et 7j/7, nous soutenons votre production avec des solutions efficaces.
Des solutions de bout en bout, tout provenant d'une seule source.
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Vous pensez aux processus, nous pensons aux solutions : c'est pourquoi nous proposons à nos clients des systèmes de test clés en main qui peuvent être intégrés de manière transparente dans vos processus de production. Nos experts vous conseillent sur la planification et la conception dès le début d’un projet. Si des technologies doivent être évaluées, nous réalisons des études de faisabilité et des tests en ligne. Chez MABRI.VISION, nous proposons la conception, la programmation et l’automatisation de systèmes à partir d’une seule source. Nous pouvons optimiser des évaluations et des tests complexes directement avec le contrôle du système et toutes les interfaces client.
Contact.
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