Jak maszyny uczą się rozpoznawać wzorce
Sztuczna inteligencja (AI) stała się nieodłączną częścią przemysłowego przetwarzania obrazów. Niezależnie od tego, czy chodzi o wykrywanie usterek, klasyfikację komponentów, czy optyczne rozpoznawanie znaków, systemy adaptacyjne pomagają automatyzować złożone zadania wizualne.
Ale co dokładnie kryje się za terminami takimi jak „model AI” czy „sieć neuronowa”? A czym się różnią?
Model AI to system obliczeniowy wytrenowany do rozpoznawania wzorców w danych oraz podejmowania decyzji lub przewidywań.
Opiera się na metodach matematycznych i statystycznych, które umożliwiają uczenie się na przykładach – podobnie jak ludzie uczą się z doświadczenia.
Modele AI inspirowane są ludzkim mózgiem: składają się ze sztucznych neuronów połączonych ze sobą wagami . Wagi te określają , jak bardzo sygnał wejściowy (np. wartość piksela obrazu) wpływa na aktywność neuronu.
Podczas procesu treningowego model jest „karmiony” wieloma przykładami. Porównuje swoje prognozy z faktyczną rzeczywistością (np. „śruba” lub „gwóźdź”) i dostosowuje wagi tak, aby prognozy stawały się z czasem bardziej precyzyjne.
Proces ten znany jest jako uczenie maszynowe .
Przykład:
Model AI może nauczyć się rozróżniać na podstawie obrazów, czy komponent jest wolny od wad („OK”), czy uszkodzony („NOK”) – i to bez konieczności ręcznego programowania reguł.
Termin „model AI” to pojęcie zbiorcze dla wielu różnych typów algorytmów. Należą do nich między innymi:
Sieć neuronowa jest więc specjalną formą modelu AI, szczególnie odpowiednią do złożonych zadań – takich jak rozpoznawanie obiektów na obrazach, analiza języka czy przewidywanie nieliniowych relacji.
W przemysłowym przetwarzaniu obrazów sieci neuronowe są głównie wykorzystywane, gdy klasyczne, oparte na regułach podejścia osiągają swoje granice – na przykład przy nieregularnych powierzchniach, zmiennych warunkach oświetleniowych lub obiektach o swobodnej formie.
Sztuczna sieć neuronowa (ANN) to model matematyczny luźno oparty na tym, jak działa ludzki mózg.
Składa się z dużej liczby neuronów połączonych ze sobą w kilku warstwach zwanych warstwami .
Każdy sztuczny neuron odbiera sygnały wejściowe, przetwarza je matematycznie i przekazuje sygnał wyjściowy. Siła tej transmisji jest kontrolowana przez ciężary . Dzięki powtarzanym szkoleniom sieć uczy się , które funkcje są istotne do rozwiązania konkretnego zadania.
Sieć neuronowa dzieli się na trzy główne warstwy:
Warstwa wejściowa przyjmuje surowe dane.
W przetwarzaniu obrazu, na przykład, są to wartości pikselowe obrazu z aparatu lub wyodrębnione cechy, takie jak krawędzie, kolory czy kontrasty.
Każdy sygnał wejściowy jest przekazywany na kolejną warstwę.
To właśnie tutaj dzieje się prawdziwa nauka.
Ukryte warstwy składają się z wielu neuronów, które przetwarzają dane wejściowe w kilku etapach obliczeniowych. W tym procesie sieć rozpoznaje coraz bardziej abstrakcyjne cechy:
Im więcej ukrytych warstw ma sieć, tym głębsza jest – stąd termin głębokie uczenie.
Warstwa wyjściowa dostarcza końcowego rezultatu:
np. „Obiekt to śruba”, „Wykryty błąd” lub „OK/NOK”.
Wyjściem może być pojedyncza decyzja lub rozkład prawdopodobieństwa pomiędzy wieloma klasami.
Podczas treningu sieć neuronowa porównuje swoje przewidywanie z znanym wynikiem docelowym.
Różnica między nimi jest obliczana za pomocą funkcji strat.
Błąd jest następnie rozkładany wstecznie przez siatkę poprzez matematyczny proces zwany propagacją wsteczną , aby skorygować wagi.
Proces uczenia powtarza się tysiące razy, aż model niezawodnie rozpozna wzorce.
Różnica między modelem AI a siecią neuronową polega na stopniu specjalizacji:
| Przykład | opisu | terminu |
| Model AI | Nadrzędne określenie systemów adaptacyjnych, które analizują dane i podejmują decyzje. | Drzewo decyzyjne, SVM, sieć neuronowa |
| Sieć neuronowa | Specjalny typ modelu AI, składający się z wielu połączonych sztucznych neuronów i szczególnie skuteczny w złożonych zadaniach. | Głębokie uczenie do rozpoznawania obiektów |
Sieci neuronowe stanowią technologiczną podstawę wielu nowoczesnych systemów AI – także w przemysłowym przetwarzaniu obrazów. Umożliwiają inteligentnym kamerom i czujnikom wizualnym od Wenglor precyzyjne wykrywanie obiektów, klasyfikowanie błędów oraz podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym – inteligentnie, adaptacyjnie i z myślą o przyszłości.
Nazwa stanowiska