AI が潜在能力を解き放つ: Baidu Brain 産業応用イノベーションチャレンジの最終結果が発表

[51CTO.comより引用] 11月17日、Baidu Brain Industry Application Innovation Challengeの決勝戦が北京（華北地区）、深セン（華南地区）、蘇州（華中地区）で同時に開催されました。40を超える優秀なチームが、BaiduのEasyDLカスタマイズトレーニングプラットフォームをベースにした革新的なプロジェクトを披露しました。百度は、このコンテストを通じて、さまざまな業界のより多くの人々が人工知能の応用実践に参加し、AIの応用経路を共同で模索・拡大し、さまざまな業界シナリオでAIが急速に実装されることを推進したいと考えています。

EasyDL: 低い敷居と高い精度を備えたカスタマイズされたトレーニングプラットフォーム

EasyDL は、PaddlePaddle ディープラーニングフレームワークに基づいて Baidu が開発したカスタマイズされたトレーニングプラットフォームです。DL は、AI 実践者にはおなじみの Deep Learning (ディープラーニング) の略です。 DL の前に「Easy」という言葉が付いていることから、敷居の低いディープラーニング技術を使用するという EasyDL プラットフォームの本来の意図が容易にわかります。

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百度のAI技術プラットフォームシステム担当エグゼクティブディレクターの呉天氏は、百度EasyDLプラットフォームの敷居の低さと高精度という利点が、インターネット、小売、医療、セキュリティ、工業品質検査、農業、芸術など複数の業界に急速に応用され、1万人以上のユーザーによって1万7000以上のモデルが作成されていると紹介した。その中で、植物の病害虫識別、電力網送電線の安全検査、輸送船の状態検出、細胞病理識別などの事例が成功裏に実装されている。

AI技術と業界のシナリオを組み合わせて優れた認識モデルを作成します

報道によると、百度脳産業応用イノベーションチャレンジは、ディープラーニングと産業シナリオのニーズを組み合わせた国内初のコンテストで、10月10日に開始されて以来、全国から500以上の選手とチームが参加している。出場者のほとんどはプロのエンジニアではないが、1か月でAIモデルのトレーニングを完了し、ここ数年では想像もできなかった高精度の認識効果を得ることができた。大会運営委員会による審査の結果、50チーム以上が決勝に進出しました。

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最終的に、華北競争区の蘇華宇が小売シナリオ向けに設計した美容製品認識モデル、華南競争区の羅国亭と張志輝のチームが医療シナリオ向けに設計した気胸危険早期警告モデル、華中競争区の韓泰俊が設計した植物専門家モデルが、今回の百度脳産業応用イノベーションチャレンジで最優秀賞を受賞しました。第 2 位と第 3 位の革新的プロジェクトは、音楽、ケータリング、企業サービス、農業など、多くの業界のニッチなシナリオをカバーしています。

華北競技エリアで一等賞を受賞した蘇華宇の美容製品認識モデルは、口紅の色を1秒で識別する方法を教えてくれます。モデルの実装手順も分かりやすい。バックグラウンドで赤、オレンジ、ピンクの3つのモデルを3つのカラーシステムに分類し、モデルをトレーニングしてオンラインに公開し、消費者が購入したい口紅の色の写真を撮影する。写真をアップロードすると、システムはインテリジェントな分類に基づいて口紅の色を識別できる。

この美容品認識モデルは、美容について学び始めたばかりの若い女性を助けるだけでなく、愛する人へのプレゼントとして口紅を購入したい男性にも役立つ可能性があります。この超実用的な応用シナリオは、審査員と会場の観客から満場一致で賞賛され、最優秀賞を獲得すると予想されていました。

鉄道最前線の車両整備工である侯樹鵬氏は、百度EasyDLを利用して、レストランの使い捨て食器のインテリジェントな仕分け、洗浄、消毒システムを設計した。ボウル、カップ、スプーンなどの食器のインテリジェントな認識精度は80％を超えており、手作業による選別作業を大幅に削減できる。今後は、アプリやミニプログラムにして商品化する予定だ。この革新的なプロジェクトは、最終的に百度脳産業応用イノベーションコンテストで第2位を獲得しました。

華北競争区のメン・ジェンジェンは、EasyDLプラットフォームを通じて橋梁の亀裂監視モデルを設計しました。このモデルは、橋梁のリスク要因、橋梁のメンテナンス、旅行ルートの計画、災害の予防と救助をタイムリーに監視および評価できます。これにより、人手とメンテナンスのコストを効果的に節約できるだけでなく、数万人の乗客と運転手の生命と財産の安全にも影響します。このプロジェクトは、このチャレンジで第3位を獲得しました。

注目すべきは、これらの受賞プロジェクトのすべてが、テクノロジーを理解しているエンジニアによって開発されたわけではないということです。彼らの多くは、さまざまな業界に深く関わってきた業界関係者です。彼らは、それぞれの分野の問題点やニーズを最もよく理解しています。このような敷居の低い AI トレーニングプラットフォームがあれば、蓄積された独自のデータとデータソースを使用してトレーニングすることで、カスタマイズされた AI モデルを簡単に取得できます。

これらのモデルが実際の AI 製品に実装されると、品質とシナリオ適合性における利点も強調されます。これはまさにこのコンテストの主な目的と一致しており、さまざまな業界に対する実際の洞察を探求し、問題解決と実現可能な業界ソリューションの形成に焦点を当て、人工知能技術で業界を強化するためのさらなる力を養うことを目的としています。このコンテストの後、シナリオベースのニーズを満たすより多くの AI モデルが雨後の筍のように EasyDL プラットフォーム上に根付き、芽生え、さまざまな業界のシナリオにおける AI 技術の急速な実装が促進されると信じています。

添付ファイル:

EasyDL 業界アプリケーションイノベーションチャレンジ賞の発表

北中国地区

最優秀賞: Su Huayu - 「美容製品の識別」

2等賞：ホウ・シュペン - 「食器の仕分けと消毒」、リン・フー - 「純音楽の分類」

3位: Liu Yijun/Zhang Zirui - 「小麦の病気の識別」、Men Zhenzhen - 「橋のひび割れ訓練モデル」、Wan Zhongwei/Jiang Jingjie - 「シェア自転車の損傷の識別」

中部支部

最優秀賞: ハン・タイジュン - 「小さな植物の専門家」

2 位: Liu Zhigang/Lin Xiaofei/Yu Qing - 「エンタープライズデータ分類モデル」、Qin Ruoran - 「King of Glory Identification」

3位: 陳静静/陳潔/薛燕飛 - 「微細表情認識」、呉嘉盛 - 「冶金顕微鏡認識モデル」、戴小漢 - 「手話認識モデル」

南中国地区

最優秀賞：羅国廷/張志慧 - 「気胸の危険に関する早期ニュース」