Baidu Brain の「EasyDL Classic Edition」はあなたを魅了しました。実際の業界アプリケーションを手に入れましたか?

既存のビジネスやソリューションをベースに、企業は AI 機能を導入することで、どのようにすれば効率性を向上させながらコストを真に削減できるのでしょうか?品質検査の組立ラインでは、検査員の注意力と体力の​​不足、高価なスマート検査機器、絶えず変化する欠陥フォームなどにより、企業はより多くのコストを投資せざるを得ません。電力網の屋外検査では、電力網の分布がますます密になり、安全指標の向上によってもたらされる検査圧力、現場検査が直面する厳しい環境により、電力網の運用と保守を人力だけに頼ることは現実的ではありません。現在人気のインターネット企業は革新的なコンテンツ出力と収益モデルを持っていますが、コンテンツのセキュリティ、複雑で厳格なコンテンツレビュー基準、テキスト、ビデオ、画像などのコンテンツ形式の多様化、高同時実行性と低レイテンシの要件の面で大きなプレッシャーにも直面しています。これらの一連の問題は、単にレビュー担当者の数を増やすだけでは解決できないことは明らかです。

伝統的な企業と新興産業の両方が、シナリオ要件の増加と運用・保守の労働コストの増加という問題に直面していることがわかります。現時点では、AI 機能にアクセスし、AI モデルを使用して企業のインテリジェント変革を完了し、コスト削減と効率向上の目標を達成することが特に重要です。 Baidu Brain EasyDL は、業界の問題点に焦点を当て、データのアップロードやインテリジェントなラベリング、柔軟で効率的なモデルトレーニングからさまざまな形態のサービス展開まで、エンタープライズ開発者向けの AI 開発のフルプロセスサポートを提供するゼロ閾値 AI 開発プラットフォームであり、さまざまなグループの人々向けに Classic Edition、Professional Edition、Industry Edition の 3 つの製品を提供しています。その中で、EasyDLクラシックバージョンは、アルゴリズムの基礎知識がゼロの開発者をサポートし、ビジネスシナリオを中心にAIモデルを効率的に開発します。少量のデータで高精度のモデルをトレーニングできます。

先ほど終了したEasyDL業界応用シリーズの公開講座では、業界の専門家が業界の悩みや困難、業務応用事例を深く解説し、R＆Dエンジニアが業務シナリオに基づいて製品の具体的な実践プロセスを紹介しました。業界とテクノロジーの緊密な融合により、モデル開発の技術力を習得しながら、ビジネスを素早く理解するのに役立ちます。ライブ放送を見逃しましたか？慌てないで！この記事では、公開クラスから EasyDL クラシック バージョンを使用した 3 つの典型的なケースを選択し、ケースのコア コンテンツを正確に抽出します。

解決すべき中核課題：自動車の小型部品の品質検査工程は「人による検査」から「AIによる検査」に変化

典型的な事例: 工業用燃料噴射ノズルのバルブシート欠陥品質検査

自動車製造においては、あらゆる部品の品質が非常に重要です。自動車の燃料インジェクターのバルブシートは重要な部品です。従来の生産工程では、バルブシートの検査は手作業で行われ、多くの問題を引き起こします。燃料インジェクターのバルブシートはサイズが小さく、検査員は長時間集中する必要があり、多くの体力が必要です。検査員は断続的に休憩する必要があり、非効率的です。さらに、バルブシートの検査率は、ある程度、燃料インジェクターの生産性に直接影響します。車両の種類に応じてバルブシートの種類が多く、対応する欠陥があります。一般的なテスト機器ではテストのニーズを満たすことが難しく、市場に出回っているインテリジェントテスト機器は数十万から数十万と高価であり、一般的なメーカーが購入するのは困難です。人間による検査が直面するこうした一連の問題は、自動車部品製造業界だけでなく、多くの業界の品質検査プロセスでも発生しています。

この問題に注目し、広西理工大学の李氏は AI 技術を利用して、柳州元創 EFI テクノロジー株式会社のインテリジェント変革の実現を支援しました。

Li氏は、EasyDLゼロしきい値AI開発プラットフォームの従来の物体検出機能を利用して、バルブシート検出モデルを作成しました。一般的な実際の欠陥画像をアップロードして注釈を付けた後、数回の反復を経て、バルブシートの欠陥を検出できるモデルの開発に成功しました。

その後、部品製造​​工程に基づいて、振動する材料トレイに材料を積み込み、ロボットアームで材料を拾い上げ、カメラでバルブシート画像を収集して識別用にアップロードし、バルブシートの品質に基づいて品質検査分類を完了するまで、工場で実際に使用できる一連の自動機械検査プロセスを設計しました。

従来の手動検査工程と比較して、機械検査工程全体の精度は75%～85%から95%以上に向上し、1日あたりの検査数も1,000～2,000個/日から10,000個/日程度に増加しました。認識精度、認識数ともに大幅に向上し、実際の生産においては、従来の企業が低コストで大規模な効率改善を実現できるように支援しています。

根本的な問題を解決：手動ライン検査から「ドローン＋AIモデル認識」まで、安全な生産を保証

典型的な事例: 電力網の検査

「新インフラ」がさまざまな産業の急速な発展を加速させる中、伝統的な電力網も急速に発展しています。現在、電力網設備の数は急速に増加しており、信頼性の要件は年々高まり、送電路の安全管理に対するプレッシャーも高まっています。しかし同時に、運用・保守の人材不足、人手による運用の効率の低さ、プロセスが長く複雑であること、現場作業のリスクが高いこと、設備の状態に関する情報が不十分であることなどの問題に直面しています。電力網設備の検査を人手だけに頼っていては、ニーズを満たすことは困難です。

この目的のために、上海電力網は人工知能＋ビッグデータの応用における主要な技術的困難を克服し、電力人工知能応用開発・実証プラットフォームを構築し、人工知能とビッグデータに基づく電力網運用の最適化を全面的にサポートしました。手動ラインパトロールへの完全依存から、「ロボット・ドローンによるデータ収集＋ビッグデータ分析＋人工知能プラットフォーム処理＋自律的な判断・意思決定」へ。その中で、上海電力網は、PaddlePaddle Enterprise Edition EasyDL Classic Editionのカスタマイズされた検査モデルを使用して、電力検査における掘削機認識と鳥の巣認識の2つの主要なシナリオを実現しました。

掘削機侵入識別シナリオでは、EasyDL Classic Edition に基づいて開発されたオブジェクト検出モデルにより、インフラ現場のフォークリフト、クレーン、掘削機などの隠れた危険を迅速に検出し、ケーブルへの外力による損傷を回避できます。モデル認識と手動検査を組み合わせた二次スクリーニングにより、「モデル判定+手動レビュー」アプローチにより出力画像の正確性と精度が100%に向上し、優れた結果が得られました。

鳥の巣は送電塔にとって大きな潜在的危険であり、送電線のショートや電力網の障害を引き起こす可能性があります。しかし、従来の手動の線路検査プロセスでは、鳥の巣は高所にあるため、肉眼での検査が困難です。また、送電塔の数が多いため、人力で完全にカバーすることは困難です。

EasyDLクラシックバージョンでカスタマイズされた鳥の巣認識モデルは、「ドローン撮影+AIモデル検出」モードを採用しており、鳥の巣や木の枝などの隠れた危険を迅速に検出できます。実際の業務では、リアルタイム検出の要件を考慮して、オフライン SDK 展開方法により、検査の難易度が大幅に低減され、認識効率が向上し、電力網の短絡や故障のリスクが軽減されます。

根本的な問題を解決: 人間による監査はコストが高く非効率的ですが、オープンな監査機能とカスタマイズされたAIモデルはシンプルで効率的です。

典型的な事例: インターネット コンテンツ セキュリティの見直し

インターネット コンテンツのセキュリティ問題は、現在、ますます多くの企業にとって重要な懸念事項になりつつあります。関連する管理規制がより健全かつ詳細になるにつれて、企業はコンテンツのレビューを強化するためにますます多くの人材と資金を投入し始めています。しかし、完全に手作業に依存する監査では、効率の低さ、コストの高さ、待ち時間の長さなどの問題も企業を悩ませています。さらに、ユーザーや業務部門ごとに監査ルールがまったく異なります。業務ごとに対応する監査ルールとそれをサポートするトレーニングが必要となり、企業への要求が高く、実装も困難です。インターネット コンテンツのセキュリティ レビューの問題に関しては、包括的なレビュー ソリューションや完全な機能を提供できるサービス プロバイダーを業界で見つけることは困難です。基本的なレビュー機能を超えたきめ細かいレビュー機能が深刻に不足しています。たとえば、サービス プロバイダーは通常、カスタマイズされた顔ライブラリ、新しいレビュー コンテンツなどの点でタイムリーに対応することが困難です。

この目的のために、Baidu のコンテンツレビュー プラットフォームは、14 を超える画像レビュー、8 を超えるテキストレビュー サービス、9 を超える音声レビュー機能をカバーし、十分に包括的なレビュー機能、柔軟なルール構成、正確なレビュー モデルをユーザーに提供します。十分に正確な自動レビュー機能により、監査の効率を向上し、手動レビューの作業負荷を軽減します。

さらに、緊急ブレーキ音認識、銃声認識、カスタマイズされた画像タイプ認識など、一部の企業の特殊なビジネスレビューのニーズについては、EasyDLゼロしきい値AI開発プラットフォームを通じてトレーニングできます。データのアップロードとラベル付け、モデルのトレーニング、サービスの展開という簡単な手順で、コンテンツレビューモデルをわずか5分でカスタマイズできます。 EasyDL は現在、画像、音声、テキスト、ビデオの 4 つのデータ セット形式をサポートしています。ユーザーは独自のシナリオ要件に応じて選択し、ビジネス監査モデルをカスタマイズして、監査の効率を向上させ、監査コストを削減できます。

これら 3 つの事例を読んで、業界における AI の応用について理解が深まり、考える力がつきましたか?企業におけるAIの実装は複雑に思えるかもしれませんが、業界の問題点の解決策の詳細な説明とコースでの実践的なAI技術スキルの習得を通じて、ビジネスを最もよく理解し、企業のインテリジェント変革の実現を支援するAIエンジニアに変身できます。 EasyDLゼロ閾値AI開発プラットフォームを通じて、少量のデータで高精度のAIモデルをカスタマイズでき、あなたにもできます！

今すぐ EasyDL について学んでください: https://ai.baidu.com/easydl/

その他のコースのハイライトと録画ビデオ: https://ai.baidu.com/support/news?action=detail&id=2075

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