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Proveedores: Aprendizaje automático
Tocaro Blue
Soluciones inteligentes de procesamiento de radar marino: percepción avanzada y conciencia situacional para embarcaciones autónomas y sin tripulación
Gold Partner
Neousys Technology
Sistemas informáticos integrados de grado industrial para computación periférica con IA y aprendizaje automático
Gold Partner
Aprendizaje automático para drones y sistemas no tripulados
Tecnología de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un subconjunto de tecnologías de IA (inteligencia artificial) cuyo objetivo es permitir que los ordenadores realicen tareas y tomen decisiones sin necesidad de ser programados explícitamente con instrucciones exactas. Esto se consigue mediante el uso de datos de entrenamiento o de muestra, y permite a las máquinas imitar el funcionamiento del cerebro humano, con una precisión cada vez mayor a lo largo del tiempo.
Herramientas de aprendizaje profundo
Nodo de red inalámbrica en malla de Rajant para aplicaciones industriales de aprendizaje automático
El aprendizaje profundo es un tipo particular de aprendizaje automático que requiere menos clasificación previa de los datos por parte de los seres humanos. El aprendizaje profundo utiliza algoritmos como las redes neuronales para automatizar la extracción y categorización de características, y puede trabajar con datos mucho menos estructurados.
El aprendizaje profundo requiere una mayor complejidad y más tiempo de configuración que el aprendizaje automático no profundo, pero una vez configurado necesita menos supervisión, proporciona resultados más rápidos y puede aplicarse a problemas más complicados.
Aplicaciones no tripuladas
Las herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se pueden aplicar a una amplia variedad de aplicaciones de drones y robótica. Un uso común es proporcionar a los UAV (vehículos aéreos no tripulados) un control de vuelo más suave, lo que permite a la aeronave elegir movimientos que den los resultados deseados y, por lo tanto, reducir los tiempos de operación. Mejora de la colisión, obstáculos y peligros, así como operaciones inteligentes de enjambres de drones, también se pueden lograr mediante el aprendizaje profundo.
ViDAR Maritime: detección de objetos en tiempo real por Sentient Vision
La visualización del aprendizaje profundo también se puede aplicar a imágenes y vídeos capturados por drones y cámaras de sistemas no tripulados. Los resultados se pueden analizar para identificar y rastrear objetivos o amenazas potenciales con el fin de mejorar la ISR (inteligencia, vigilancia y reconocimiento) y el conocimiento de la situación, o para detectar fallos en turbinas eólicas, líneas eléctricas e infraestructuras.
Hardware informático integrado
La tarjeta Condor XR1S 6U VPX de EIZO ofrece gráficos superiores y capacidades de cálculo GPGPU para IA y aprendizaje profundo
Los drones y la robótica pueden utilizar hardware de procesamiento integrado para ejecutar software de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estas soluciones integradas pueden incluir ordenadores de placa única (SBC) que integran unidades de procesamiento gráfico de uso general (GPGPU) y unidades centrales de procesamiento (CPU). Los drones y los vehículos no tripulados con un presupuesto SWaP (tamaño, peso y potencia) reducido también pueden descargar el procesamiento de aprendizaje automático y profundo a servidores remotos en la nube.
