В Нейроворкинге состоялась лекция "Нейросетевой процессор и AR-платформа для технологии контроля ручных операций" |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-06-06 17:48 В Нейроворкинге состоялась лекция "Нейросетевой процессор и AR-платформа для технологии контроля ручных операций" Нейросетевой процессор: Проект «Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей» реализуется с 2016 года при поддержке Фонда персективных исследований В рамках проекта разработана архитектура специализированного нейросетевого тензорного процессора для энергоэффективного выполнения алгоритмов машинного обучения, основанных на математическом аппарате свёрточных нейронных сетей, а также продемонстрирована его работа. Данный продукт может найти применение в следующих областях:
Средства распознавания и обработки фото-, видео-, аудио материалов. AR Технологические процессы всё больше автоматизируются, ручной труд активно заменяется робототехническим оборудованием. При этом сборка, техническое обслуживание и ремонт техники выполняются человеком. Квалификация персонала и «человеческий фактор» оказывают существенное влияние на эффективность процессов сборки, ремонта и технического обслуживания сложных наукоемких изделий. Так доля отказов, приходящаяся на технический персонал в различных отраслях промышленности, сегодня составляет от 17% до 54%. Разрабатываемая технология позволит минимизировать число ошибок операторов сборочных производств и повысить эффективность технического обслуживания и ремонта техники. Этой осенью 2019 года будет запущен первый конкурс на лучшие инновационные научно - технические идеи и передовые конструкторские решения в области разработки прототипов перспективных программно- аппаратных комплексов виртуальной и дополненной реальности Источник: rusneuro.net Комментарии: |
|