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Visão Geral da Tecnologia Edge Learning

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Conceitos Básicos da Tecnologia Edge Learning

O edge learning é um subconjunto da inteligência artificial (IA) no qual o processamento ocorre no dispositivo, ou “na borda” de onde os dados se originam, usando um conjunto de algoritmos treinados previamente. A tecnologia é simples de configurar, exigindo menos tempo e imagens para realizar o treinamento em comparação com soluções baseadas em IA, como deep learning.

A tecnologia edge learning é a resposta para engenheiros buscando uma forma fácil para integrar automação nas linhas e para engenheiros especialistas em automação que usam ferramentas de visão baseadas em regras com regularidade, mas que não têm conhecimento específico em IA ou deep learning Isso torna a tecnologia uma solução viável para todos—de iniciantes a especialistas em visão– para resolver ampla gama de aplicações em todas as fábricas e setores.

Example use case: classification

Edge learning is powerful enough to analyze multiple regions of interest (ROIs) in its field of view and classify each of those regions into multiple categories. This enables users to perform sophisticated assembly verification.

For example, edge learning can verify and sort four sections of a frozen meal tray on a high-speed line. In each tray, the bottom center section contains the protein, the top left the vegetable, the top middle the dessert or side dish, and the top right the starch. Each of the sections can contain multiple SKUs, like chicken, turkey, or meatloaf in the protein section, and rice, potatoes, or pasta in the starch section.

With a simple click and drag, each region can be defined and locked to invariant features on the meal tray. After that, the edge learning tool is trained to classify each section of the tray with only a handful of images, often as few as two for each possible class. Within minutes of training, edge learning will accurately classify the different sections at high speeds. If more variation is introduced, for instance either a new class or a new option within the same class, the edge learning tool can be updated with a few images of the new category.

What works for frozen meal trays also works for classifying parts and products across a range of industries as seen in the edge learning application examples.

Vantagens do uso de Edge Learning sobre Deep Learning

A tecnologia edge learning permite que você combine sistemas de visão baseados em regras eficientes dentro de um conjunto de algoritmos de IA pré-definido para criar um conjunto de ferramentas integradas otimizado para automação de fábrica. Essa tecnologia não exige conhecimento especializado em sistemas de visão nem IA. Em vez disso, os engenheiros de linha podem treinar a edge learning usando seus conhecimentos existentes das tarefas exigidas. Isso torna a tecnologia uma solução de automação viável para todos—de iniciantes a especialistas em visão. Leia para saber mais sobre os benefícios do uso da tecnologia edge learning em suas operações.

	Deep learning		Edge learning	Vantagem
Centenas de milhares de imagens necessárias para treinamento		Cinco a dez imagens necessárias para treinamento		Menos imagens necessárias para treinamento
De horas a dias necessários para processamento		Segundos a minutos necessários para aprendizagem		Aprendizagem mais rápida
Compreensão significativa de sistemas e de programação de deep learning necessária		Sem a necessidade de experiência prévia		Maior facilidade de uso