Znajdź producentów technologii uczenia maszynowego i sprzętu oraz dostawców narzędzi i oprogramowania do głębokiego uczenia się dla systemów bezzałogowych; dronów, UAV, UGV, USV i robotyki
Przeczytaj Przegląd technologii
Inteligentne rozwiązania w zakresie przetwarzania danych radarowych dla statków morskich: zaawansowana percepcja i świadomość sytuacyjna dla bezzałogowych i autonomicznych statków
Przemysłowe systemy komputerowe do zastosowań w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Jeśli projektujesz, budujesz lub dostarczasz Uczenie maszynowe, Załóż profil, aby zaprezentować swoje możliwości i nawiązać kontakt z osobami, które aktywnie poszukują Twoich rozwiązań.
Uczenie maszynowe jest podzbiorem technologii sztucznej inteligencji (AI), których celem jest umożliwienie komputerom wykonywania zadań i podejmowania decyzji bez konieczności wyraźnego programowania ich za pomocą dokładnych instrukcji. Osiąga się to poprzez wykorzystanie danych szkoleniowych lub przykładowych, co pozwala maszynom naśladować sposób działania ludzkiego mózgu, z coraz większą dokładnością osiągniętą w miarę upływu czasu.
Bezprzewodowy węzeł sieciowy Rajant do przemysłowych zastosowań uczenia maszynowego
Głębokie uczenie się to szczególny rodzaj uczenia maszynowego, który wymaga mniejszego nakładu pracy związanego z klasyfikacją danych przez ludzi. Głębokie uczenie się wykorzystuje algorytmy, takie jak sieci neuronowe, do automatyzacji ekstrakcji cech i kategoryzacji, i może pracować z dużo bardziej nieustrukturyzowanymi danymi.
Głębokie uczenie się wymaga większej złożoności i więcej czasu na konfigurację niż uczenie maszynowe bez głębokiego uczenia się, ale po skonfigurowaniu wymaga mniejszego nadzoru, zapewnia szybsze wyniki i może być stosowane do bardziej skomplikowanych problemów.
Narzędzia uczenia maszynowego i głębokiego uczenia mogą być stosowane w wielu różnych zastosowaniach dronów i robotyki. Typowym zastosowaniem jest zapewnienie bezzałogowym statkom powietrznym (UAV) płynniejszego sterowania lotem, umożliwiając im wybór ruchów, które prowadzą do pożądanych rezultatów, a tym samym skracając czas działania. Ulepszone unikania kolizji, przeszkód i zagrożeń, a także inteligentnych operacji roju dronów.
ViDAR Maritime – wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym przez Sentient Vision
Wizualizacja głębokiego uczenia się może być również stosowana do obrazów i filmów zarejestrowanych przez drony i kamery bezzałogowych systemów. Wyniki można analizować w celu identyfikacji i śledzenia celów lub potencjalnych zagrożeń w celu usprawnienia działań ISR (wywiad, nadzór i rozpoznanie) oraz świadomości sytuacyjnej, a także w celu wykrywania usterek w turbinach wiatrowych, liniach energetycznych i infrastrukturze.
Karta EIZO Condor XR1S 6U VPX oferuje doskonałą grafikę i możliwości obliczeniowe GPGPU dla sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się
Drony i roboty mogą wykorzystywać wbudowany sprzęt przetwarzający do uruchamiania oprogramowania do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Te wbudowane rozwiązania mogą obejmować komputery jednopłytkowe (SBC), które integrują procesory graficzne ogólnego przeznaczenia (GPGPU) oraz procesory centralne (CPU). Drony i pojazdy bezzałogowe o niskim budżecie SWaP (rozmiar, waga i moc) mogą również przenosić przetwarzanie maszynowe i głębokie uczenie się na zdalne serwery w chmurze.
Wyszukiwanie firm i produktów
Subskrybuj cotygodniowy eBrief
Najnowsze osiągnięcia inżynieryjne i techniczne prosto do Twojej skrzynki odbiorczej - dołącz do tysięcy inżynierów, którzy je otrzymują.
