Pour le développement de véhicules autonomes, computer vision pour les drones aériens, et de nombreuses autres applications d'IA et de robotique, il est crucial de disposer de données correctement annotées. Cela nécessite des données précises. Découvrez dans cet article, comment les solutions d'étiquetage peuvent vous aider à obtenir des données de qualité.

Qu'est-ce qu'un robot ?

Un robot est un type de machine automatisée capable d'effectuer des activités particulières de manière rapide et précise avec peu ou pas d'intervention humaine. Au cours des 50 dernières années, la robotique, qui traite de la conception, de l'ingénierie et du fonctionnement des robots, a connu des progrès considérables. En fait, il existe autant de types de robots que de tâches qu'ils doivent accomplir. Si certaines tâches doivent être confiées aux humains plutôt qu'aux robots, d'autres sont mieux gérées par l'homme.

Le nouveau rôle du robot industriel.

La technologie de l'intelligence artificielle (IA) est promue en raison de l'expansion continue des robots industriels sur le lieu de travail. Les robots ont été largement utilisés dans une variété de tâches, remplaçant les humains dans de nombreux rôles liés à la production à mesure que leur intelligence a augmenté. Ils constituent désormais la principale force de travail dans ces tâches. L'évolution des fonctions des robots industriels, qui ont d'abord remplacé le travail physique par le travail mental, puis sont passés à des systèmes intégrés d'automatisation de la production, a un effet sur la coordination managériale.

Les exigences en matière d'intelligence d'un robot

Il y a trois catégories à considérer : 

1. Fusion de capteurs, localisation, cartographie et navigation pour le mouvement autonome

2. Planification des tâches, NLU, détection des intentions et apprentissage par imitation dans l'interaction homme-machine.

3. Contrôle intelligent : compréhension de la scène 3D, planification des mouvements, détection des collections

Outils d'étiquetage courants en robotique

• Segmentation sémantique
• Boîtes d'encerclement 2D
• Suivi des vidéos
• Boîtes englobantes 3D

Types d'étiquetage courants en robotique 

• Guidage du bras du robot
• Reconnaissance des objets
• Navigation des robots industriels
• Suivi des objets dans la vidéo

Les données sont la clé

Lors du processus d'atterrissage industriel en profondeur, il existe toujours une déconnexion entre la technologie de l'intelligence artificielle et les besoins des entreprises. En fait, la technologie de l'intelligence artificielle ne peut pas répondre immédiatement à tous les besoins des entreprises. Sur la base de certains scénarios et objectifs commerciaux, elle doit développer des biens et des services susceptibles d'être utilisés à grande échelle. L'efficacité de l'intelligence artificielle sera maximisée par des données de haute qualité, mais des données de faible qualité rendront non seulement difficile l'augmentation de l'efficacité mais entraveront aussi quelque peu les progrès de l'IA.

Pourquoi des données de formation de haute qualité sont si importantes pour les robots industriels

Nous devons être conscients que l'annotation des données est une composante essentielle du développement de l'intelligence artificielle pour les entreprises d'IA et l'industrie en général. Le résultat du modèle d'algorithme d'intelligence artificielle est influencé par l'efficacité et la précision des données étiquetées. Les ingénieurs trouveront de nouveaux moyens d'améliorer les performances du modèle à chaque série de tests dans le cadre de l'apprentissage automatique, et le flux de travail sera donc en constante évolution. L'étiquetage des données contient des ambiguïtés et des variations. En fonction de la phase de test et de validation du modèle, les projets exigent que les travailleurs réagissent rapidement et ajustent le processus.

La communauté des chercheurs travaille actuellement sur l'apprentissage profond non supervisé et à petits échantillons. Afin de réduire la quantité de données à collecter et à étiqueter, la machine est entraînée à l'aide de données synthétiques tridimensionnelles. La machine peut ainsi apprendre et se développer de manière indépendante. Cependant, malgré les progrès rapides de la technologie, le niveau global reste assez faible, car il n'y a pas eu de percées technologiques théoriques. Le paradigme des grandes données sur la base de la signification statistique, qui exige des données évolutives, reste le fondement de l'apprentissage profond actuel.

Conclusion

Lorsque les marques adoptent de nombreuses plateformes technologiques, qui sont fréquemment associées à l'IA, au ML ou aux robots, la transformation de multiples technologies se produit. De nombreuses entreprises ont trouvé ces avancées techniques avantageuses. Pour préparer les données en vue de la modélisation prédictive, par exemple, la collecte de données est une procédure méticuleuse d'obtention, de stockage et de traitement des données. Depuis l'introduction de ces technologies, les données pertinentes peuvent être recueillies extrêmement rapidement en fonction des besoins de l'entreprise.