Каждый из нас сталкивался с разочарованием, вызванным медленным интернет-соединением. Однако, представьте себе подобную задержку в критических ситуациях, например, при управлении беспилотным автомобилем или анализе медицинских снимков врачом. Несколько лишних секунд могут иметь фатальные последствия.
Именно здесь ИИ-системы с выводами в реальном времени играют решающую роль. Быстрая обработка и прогнозирование в режиме реального времени позволяют системам компьютерного зрения мгновенно анализировать визуальную информацию и реагировать на неё. Такие решения, принимаемые за доли секунды, способствуют повышению безопасности, эффективности и удобства в повседневной жизни.
Например, представьте себе хирурга, выполняющего сложную операцию с помощью робота-ассистента. Каждое движение контролируется через высокоскоростное соединение, а система компьютерного зрения робота обрабатывает операционное поле в режиме реального времени, предоставляя хирургу немедленную визуальную обратную связь. Любая задержка в этом контуре обратной связи может привести к серьезным ошибкам и риску для пациента. Этот пример ярко иллюстрирует важность выводов ИИ в реальном времени, где задержки недопустимы.
Эффективность ИИ-систем с выводами в реальных приложениях определяется тремя ключевыми факторами: движками выводов (программным или аппаратным обеспечением, эффективно запускающим модели ИИ), латентностью выводов (задержкой между вводом и выводом) и выводами в реальном времени (способностью системы ИИ обрабатывать и реагировать с минимальной задержкой).
В данной статье мы рассмотрим эти основные понятия и то, как модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, позволяют создавать приложения, основанные на мгновенных прогнозах.
Что такое умозаключение искусственного интеллекта?
Процесс вывода представляет собой анализ новых данных с использованием обученной модели искусственного интеллекта для генерации прогноза или решения задачи. В отличие от процесса обучения, который подразумевает подготовку модели посредством обработки массивов помеченных данных, вывод фокусируется на быстром и точном получении результатов с помощью уже обученной модели.
Рис. 1. Пойми, что такое умозаключения.
Например, в области охраны природы камеры-ловушки, оснащенные искусственным интеллектом, используют модели компьютерного зрения для идентификации и классификации животных в режиме реального времени. При регистрации движения модель ИИ немедленно определяет тип животного – олень, хищник или браконьер, что позволяет исследователям отслеживать популяции и защищать исчезающие виды без прямого участия человека. Такая оперативная идентификация обеспечивает мониторинг в режиме реального времени и способствует более быстрому реагированию на потенциальные угрозы.
Понимание механизмов вывода
Обученные модели машинного обучения часто требуют дополнительной обработки перед непосредственным использованием. Для этого служит механизм вывода (inference engine) — специализированный программный или аппаратный инструмент, оптимизирующий работу моделей для реальных приложений.
Используя методы сжатия, квантования и преобразования графов, механизм вывода повышает производительность модели и снижает потребление ресурсов, делая ее пригодной для развертывания в различных средах. Основная задача такого механизма — минимизация вычислительных затрат, задержек и повышение эффективности для обеспечения точных и быстрых прогнозов.
После оптимизации, механизм вывода применяет модель к новым данным, что позволяет ей генерировать умозаключения в режиме реального времени. Благодаря такому подходу, модели искусственного интеллекта могут работать стабильно как на мощных облачных серверах, так и на ресурсоограниченных устройствах, таких как смартфоны, IoT-устройства и встроенные системы.
Проблемы, вызванные задержкой вывода
Задержка вывода представляет собой временной интервал между поступлением входных данных в систему искусственного интеллекта (например, изображение с камеры) и формированием выходных данных (например, обнаружение объектов на изображении). Даже незначительное увеличение этого интервала может существенно повлиять на эффективность и удобство использования приложений ИИ в режиме реального времени.
Возникновение задержки вывода обусловлено тремя основными факторами:
- Время предварительной обработки: Этап подготовки исходных данных к обработке моделью. К нему относятся операции изменения размера изображений, нормализации значений пикселей для повышения точности и преобразования форматов данных (например, RGB в оттенки серого или видео в последовательность кадров).
- Время вычислений: Фактическое время, затрачиваемое моделью на выполнение логических операций. В этот период осуществляются послойные вычисления в глубоких нейронных сетях, операции умножения матриц, свертки и передача данных между памятью и вычислительными блоками.
- Время постобработки: Этап преобразования необработанных результатов модели в интерпретируемые данные. К нему относятся такие действия, как нанесение ограничивающих рамок при обнаружении объектов, фильтрация ложных срабатываний при распознавании изображений или применение пороговых значений при обнаружении аномалий.
Минимизация задержки вывода является критическим фактором для приложений, работающих в режиме реального времени. В качестве примера можно привести систему автоматического контроля качества на производственной линии.
Использование компьютерного зрения позволяет проверять изделия по мере их перемещения по конвейеру. Система должна оперативно выявлять и маркировать дефекты до того, как продукт перейдет на следующий этап производства.
Если модель будет слишком долго обрабатывать изображения, дефектные элементы могут остаться незамеченными, что приведет к нерациональному расходу материалов, дорогостоящему ремонту или попаданию бракованной продукции к потребителю. Сокращение задержки вывода позволит производителям повысить качество контроля, увеличить эффективность производства и минимизировать убытки.
Как уменьшить время ожидания вывода
Минимизация задержки вывода является критическим фактором для работоспособности многих приложений в области компьютерного зрения. Существует ряд методик, направленных на достижение этой цели. В настоящем обсуждении мы рассмотрим некоторые из наиболее часто применяемых техник, используемых для снижения задержки вывода.
Модельная обрезка
Обрезка модели представляет собой процесс оптимизации нейронных сетей путем удаления незначимых связей (весов). Эта процедура приводит к уменьшению размера и увеличению скорости работы модели.
Несмотря на упрощение структуры, обрезка модели позволяет сохранить высокую точность выводов. Сохранение только ключевых связей способствует повышению эффективности и производительности, что особенно важно для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами.
Рис. 2. Устранение менее эффективных связей с помощью обрезки модели.
Квантование модели
Квантование модели — это метод оптимизации моделей искусственного интеллекта, направленный на повышение их производительности и снижение потребления памяти. Традиционно такие модели используют 32-разрядные числа с плавающей запятой, обеспечивающие высокую точность, но требующие значительных вычислительных ресурсов. Квантизация позволяет преобразовать эти числа в 8-разрядные целые числа, что упрощает обработку и уменьшает объем занимаемой памяти.
Рис. 3. Использование квантования модели для преобразования значений с плавающей точкой в целочисленные представления.
Использование эффективных моделей
Архитектура модели искусственного интеллекта существенно влияет на её скорость вычислений. Модели, подобные YOLO11, спроектированные для высокоскоростного анализа, являются оптимальным выбором для приложений, где критична быстрота обработки данных.
При разработке ИИ-решения необходимо тщательно отобрать модель, учитывая доступные ресурсы и требования к производительности. Применение чрезмерно сложной модели может привести к проблемам, таким как замедленное время отклика, увеличенное энергопотребление и сложности с интеграцией на устройствах с ограниченными ресурсами. Простые модели обеспечивают бесперебойную работу, что особенно важно для приложений в реальном времени и в условиях ограниченных ресурсов.
Скорость против точности: оптимизация умозаключений в реальном времени
Несмотря на наличие разнообразных методов минимизации задержки, эффективность выводов в режиме реального времени напрямую зависит от оптимального соотношения скорости и точности.
Повышение скорости модели само по себе недостаточно; необходимо добиться максимальной производительности без снижения точности предсказаний. Системы, выдающие быстрые, но некорректные результаты, являются неэффективными.
Поэтому проведение всестороннего тестирования играет решающую роль в подтверждении работоспособности моделей в реальных условиях эксплуатации. Система, демонстрирующая высокую скорость во время тестирования, но не справляющаяся с задачами в реальной среде, не может считаться по-настоящему оптимизированной.
Приложения ИИ для зрения, использующие умозаключения в реальном времени
Далее мы проанализируем ряд практических примеров, демонстрирующих, как вычислительные возможности в режиме реального времени трансформируют различные сферы деятельности, обеспечивая немедленную реакцию на визуальную информацию.
Системы самоконтроля в розничных магазинах
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, обладают потенциалом для оптимизации систем самообслуживания за счёт повышения скорости и точности идентификации товаров.
Широкий спектр возможностей YOLO11, включая обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, позволяет эффективно распознавать товары даже в случаях отсутствия или повреждения штрих-кодов. Внедрение Vision AI способно минимизировать необходимость ручного ввода данных и ускорить процесс оформления покупки.
Рис 4. ИИ может улучшить работу касс самообслуживания.
Кроме того, технологии компьютерного зрения могут быть интегрированы в системы самообслуживания для реализации функций контроля цен, предотвращения мошеннических действий и повышения уровня комфорта покупателей. Системы на базе ИИ, оснащенные камерами, способны автоматически различать похожие товары и выявлять подозрительное поведение на кассовой зоне. Это включает в себя обнаружение непреднамеренных пропусков сканирования товаров (“несканирование”) и выявление умышленных попыток мошенничества, таких как замена штрих-кодов более дешевого товара на штрих-код более дорогого (“подмена товара”).
В качестве яркого примера успешной интеграции компьютерного зрения и ИИ в системы самообслуживания можно привести опыт крупной американской розничной сети Kroger. Применение видеоанализа в режиме реального времени позволило Kroger автоматически исправлять свыше 75% ошибок на кассе, что привело к улучшению как впечатлений клиентов, так и эффективности работы магазинов.
Проверка качества с помощью компьютерного зрения
Ручной осмотр продукции, хотя и необходимый, сопряжен с ограничениями в скорости и точности. В связи с этим, предприятия всё чаще внедряют системы визуального контроля, основанные на компьютерном зрении.
Рис. 5. Пример использования YOLO11 для подсчета продуктов на сборочной линии.
Высокоразрешающие камеры в сочетании с алгоритмами искусственного интеллекта Vision AI способны обнаруживать мельчайшие дефекты, которые могут ускользнуть от внимания человека. Модели, подобные YOLO11, обеспечивают проверку качества, сортировку и подсчет продукции в режиме реального времени, гарантируя, что к потребителю попадают только безупречные изделия. Автоматизация данного процесса ведет к экономии времени, снижению затрат и минимизации отходов, что в итоге повышает эффективность производственного цикла.
Выводы
В современных условиях модели искусственного интеллекта (ИИ) приобретают особую ценность благодаря возможности обработки данных в режиме реального времени. Это позволяет им принимать мгновенные решения, что является критически важным фактором во многих сферах, требующих оперативного реагирования.
Медицина, промышленность, транспорт – лишь несколько примеров областей, где применение ИИ в режиме реального времени играет решающую роль.
Улучшение скорости и эффективности моделей ИИ открывает новые перспективы для создания более совершенных и надежных систем, способных функционировать в сложных и динамичных условиях. По мере развития технологий решения на основе ИИ в реальном времени будут продолжать оказывать существенное влияние на формирование будущего, оптимизируя повседневные процессы и повышая их безопасность и эффективность.
