모든 것을 위한 AI
올인원 솔루션이 기술을 사용자 친화적으로 만듭니다
딥 러닝은 산업용 이미지 처리에 대한 어플리케이션의 새로운 분야를 열었습니다. 산업용 이미지 처리는 이전에는 큰 노력으로만 해결될 수 있었거나 전혀 해결될 수 없었습니다. 기존 이미지 처리에 대한 새롭고 근본적으로 다른 접근 방식은 사용자에게 새로운 문제를 야기합니다 - 재검토가 필요합니다. 따라서, IDS는 올인원 임베디드 비전 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션으로 모든 사용자들은 프로그래밍 지식없이 몇 단계만으로 AI 기반 이미지 처리를 구현할 수 있고, 카메라에서 이 솔루션을 임베디드 인퍼런스 시스템으로 사용할 수 있습니다. 따라서, 딥 러닝은 사용자 친화적이 됩니다.
컴퓨터 비전과 이미지 처리는 다양한 분야에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 이미지 처리 시스템은 지속적으로 증가하는 다양한 제품들과 변형들 및 과일, 채소 또는 식물과 같은 유기물들에 점점 더 많이 직면하고 있습니다. 분석될 이미지 데이터가 너무 자주 변하고 알고리즘을 사용하여 그 차이를 설명하기 어렵거나 불가능하면, 종래의 규칙 기반 이미지 처리 접근법은 빠르게 한계에 도달합니다. 이러한 경우에서는, 유연하지 않은 집합의 규칙들로 인해 강력한 자동화를 실현할 수 없습니다. 사람들에게는 쉽게 해결할 수 있는 과제라고 해도 말입니다. 예를 들어, 어린이는 이전에 특수 모델을 본 적이 없어도 자동차를 인식할 수 있습니다. 이전에 다른 자동차 모델을 필요한 만큼 본 적이 있다면 충분합니다.
머신 러닝을 통해, 유연하고 독립적인 결정을 하는 능력도 이제 이미지 처리 시스템으로 이전될 수 있습니다. 신경망과 딥 러닝 알고리즘을 사용하여, 컴퓨터가 오브젝트를 보고, 인식하고, 학습한 내용에서 결론을 도출하도록 가르칠 수 있습니다. 인간처럼, 이러한 "지능형 자동화"는 경험적 값을 학습하고 결정합니다.
기존 이미지 처리와의 차이점
규칙 기반 이미지 처리에 대한 주요 차이점은, 이미지 특성들을 식별하는 방법과 대상, 학습된 지식을 표현하는 방법입니다. 고전적 또는 "기호적 접근법"에서는, 이미지 처리 전문가 가 결정적인 이미지 특징을 선택하고 특정 규칙에 따라 설명하는 것을 담당합니다. 주어진 작업을 해결하는 방법을 상세히 지정하려면 많은 줄의 소스 코드가 필요합니다. 소프트웨어는 규칙이 다루는 것만 인식할 수 있기 때문입니다. 후속 실행은, 해석의 여지없이 정의된 한계 내에서 발생합니다. 따라서 실질적인 지능적인 달성은 전적으로 이미지 전문가에게 달려있습니다.
신경망으로 작업하기 위한 절차는 상당히 다릅니다. 그들의 장점은, 올바른 결론을 도출하기 위해 어떤 이미지 특성이 중요한지 독립적으로 학습하는 것입니다. 그런 다음, 지식은 암시적일 뿐이며 학습된 솔루션에 대한 통찰을 허용하지 않기 때문에, "비기호적 접근법"에 대해 이야기합니다. 어떤 특성을 저장할 지, 어떻게 가중치를 부여할 지 및 어떤 결론이 도출될 지는, 훈련 이미지의 양과 내용에 의해서만 영향을 받습니다. 딥 러닝 알고리즘은 전체 이미지 내용을 인식 및 분석하고, 인식된 특성을 학습될 "용어(term)"에 발생 빈도에 따라 관련시킵니다. 통계적인 빈도 는 훈련 중 “경험”이라고 부르는 것을 생성합니다. Google의 인공 지능 전문가 Cassie Kozyrkov는 올해 Lisbon에서 개최된 WebSummit 2019에서 머신 러닝을 프로그래밍 도구로 설명합니다. 많은 명령어들이 아닌 예시들로 머신(machine)을 가르칠 수 있습니다.
그러므로, AI를 기반으로 한 머신 비전 어플리케이션을 개발하려면 리싱크(rethink)가 필요합니다. 결과의 품질(즉, 오브젝트 감지의 속도와 신뢰성)은 신경망이 감지하고 결론을 내린 것에 따라 좌우된다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 여기서 각 전문가의 지식은 매우 결정적인 역할을 하는데, 전문가는 학습될 용어(term)를 포함하여 가능한 한 많은 다양한 예시 그림들로 훈련에 필요한 데이터 세트를 제공해야 합니다. 이미지 처리 전문가에게 맡겨진 고전적 접근법이 담당하던 것은, 머신 러닝의 데이터 전문가가 인계 받습니다.
새로운 도전들
하지만 머신 러닝을 여러분의 회사에 도입하려면 어떤 (새로운) 기술이 필요할까요? AI 어플리케이션의 개발을 개별적인 단계로 나누면, 실제로는 고전적인 접근법에 비해 완전히 새로운 작업들과 개념들이 드러납니다. 신경망 훈련뿐만 아니라 이미지 데이터의 처리 및 준비는, 완전히 새로운 도구와 개발 프레임 워크가 필요하며, 이는 적합한 PC 인프라구조에 설치 및 실행되어야 합니다. 필요한 명령어들과 오픈 소스 소프트웨어는 일반적으로, 클라우드 공급자 또는 Github와 같은 플랫폼에서 무료로 사용할 수 있지만, 높은 수준의 경험이 필요한 기본 베이직 툴만 제공합니다. 또한 적절한 하드웨어 플랫폼에서 훈련 결과를 생성할 뿐만 아니라 실행하고 평가하려면, 하드웨어, 소프트웨어 및 해당 인터페이스에 대한 이해와 지식이 필요합니다.
머신 러닝 올인원 솔루션으로 즉시 시작하세요
IDS는 새로운 기술로 첫 단계부터 사용자 권리를 지원하고자 합니다. IDS는 딥 러닝 경험 및 카메라 기술을 올인원 인퍼런스 카메라 솔루션과 결합합니다. 이를 통해 모든 사용자는 AI 기반 이미지 처리를 즉시 시작할 수 있습니다. IDS NXT Experience Kit을 통해, IDS는 진입 장벽을 낮추고 많은 사전 지식 없이도 몇 분만에 인퍼런스 작업을 생성하고 카메라에서 즉시 실행하기 위하여 사용하기 쉬운 도구를 제공합니다.
이 개념은 세 가지 중요한 구성요소를 기반으로 합니다 :
- 사용하기 쉬운 신경망에 대한 훈련 소프트웨어
- 및 지능형 카메라 플랫폼
- 하드웨어 측에서 신경망을 실행하는 AI 가속기를 포함
모든 구성요소는 IDS에서 직접 개발했으며 완벽히 작동하도록 설계되었습니다. 이는 사용자에게 매우 쉽고, 전체 시스템을 매우 강력하게 만들어줍니다.
클라우드 기반 훈련 소프트웨어 IDS lighthouse는, 단계별로 데이터 준비를 통해 신경망 형태의 인공 지능의 훈련까지 안내합니다. 사용자는 기본 도구를 다루지 않으며 개발 환경의 설치도 처리할 필요 없습니다. 웹 어플리케이션이므로, IDS lighthouse는 즉시 사용할 수 있습니다. 사용자는 사용하기 쉬운 워크플로(workflow)에서 모든 프로젝트를 위한 충분한 저장 공간과 훈련 성능을 가지고 있습니다. 로그인하고, 훈련 이미지를 업로드하고, 라벨을 지정한 다음, 원하는 네트워크를 훈련하세요.
몇 가지 구성 설정으로, 사용자는 간단한 대화 상자에서 자신의 어플리케이션에 대한 속도 및 정확도 요구 사항을 지정합니다. 그런 다음 IDS lighthouse는 네트워크를 선택하고 필요한 훈련 파라미터를 완전히 독립적으로 설정합니다. 훈련 결과는, 이미 사용자에게 훈련된 지능의 품질에 대한 좋은 예측을 제공하므로, 훈련 과정을 빠르게 수정하고 반복할 수 있습니다. 시스템은 지속적으로 개선되고 업그레이드됩니다. 업데이트 및 유지 관리 단계를 계획할 필요없이, 소프트웨어의 최신 버전을 항상 모든 사람이 사용할 수 있습니다. 사용자는 학습 방법과 인공 지능에 대한 지식을 직접 쌓지 않고도, 어플리케이션을 해결하는 데 전적으로 집중할 수 있습니다.
IDS는 IDS lighthouse에서 지도 학습(supervised learning)을 사용하여 신경망을 훈련합니다. 딥 러닝 알고리즘은 입력 및 출력의 사전 정의된 쌍으로 학습합니다. 교사(이 경우 사용자)는 그림 예시에 올바른 클래스를 할당하여 학습 중 입력에 대한 올바른 함수 값을 제공해야 합니다. 네트워크는 백분율 형태의 이미지 데이터에 대한 예측을 수행하여 독립적으로 연관성을 만들 수 있도록 훈련되었습니다. 값이 높을수록, 더 정확하고 신뢰할 만한 예측입니다.
소프트웨어와 IDS NXT 카메라 제품군 rio & rome의 끊김없는 상호 작용은 빠른 성공을 보장합니다. 완전히 훈련된 신경망은, 이러한 카메라들 중 하나에서 프로그래밍 작업없이 직접 업로드되고 실행될 수 있기 때문입니다. 그러므로, 사용자는 캡처된 이미지 데이터를 보고 인식하여 결과를 도출하는 완전하게 작동하는 임베디드 비전 시스템을 즉시 갖게 됩니다. 디지털 인터페이스를 통해, 기계들도 직접 제어될 수 있습니다.
임베디드 비전 하이브리드 시스템
IDS는 지능형 IDS NXT 카메라 플랫폼 “deep ocean core”의 FPGA를 위한 자체 AI 코어를 개발하였고, 사전 훈련된 신경망을 하드웨어 가속되게 실행합니다. 이는 자격을 제대로 갖춘 산업용 카메라를 산업 환경에서 인공 지능을 유용하게 만드는 고성능 인퍼런스 카메라로 전환합니다. 이미지 분석은 분산되어 수행되며, 전송 중 대역폭 병목 현상을 방지합니다. 따라서 IDS NXT 플랫폼을 기반으로 하는 카메라는 결과의 정확성과 속도 측면에서 최신 데스크톱 CPU와 보조를 맞출 수 있으며, 동시에 공간과 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다. FPGA의 재프로그래밍 가능성은, 향후 보안, 낮은 반복 비용 및 출시 시간 측면에서 추가적인 이점을 제공합니다.
IDS의 자체 소프트웨어 및 하드웨어를 완벽하게 조정하면, 사용자가 훈련 전에 목표 추론 시간 을 선택할 수 있습니다. IDS lighthouse는 카메라의 AI 핵심 성능을 고려하면서 최적의 훈련 설정을 보장합니다. 따라서, 사용자는 인퍼런스의 후속 실행 동안 놀랄 일이 없을 것으로 기대하며, 시간이 많이 걸리는 재조정 및 재훈련에 대한 필요를 제거합니다. 일단 통합되면, IDS NXT 시스템은 사용자를 위해 100% 호환되고 일관된 동작을 유지합니다. 특히 산업적으로 인증된 어플리케이션에서, 이것은 중요한 이점입니다.
강력한 하드웨어로 인해, 임베디드 비전 플랫폼은 신경망을 실행하는 데 사용되는 인퍼런스 카메라 그 이상입니다. CPU-FPGA 조합의 특징 세트는 비전 앱을 사용하는 다음 개발 단계에서 사용자의 필요에 따라 사용자가 확장할 수 있을 것입니다. 그런 다음 반복되는 비전 작업을 빠르게 설정하고 변경할 수 있습니다. 그런 다음 완전히 유연한 이미지 처리 시퀀스도 실현할 수 있습니다. 예를 들어, 아주 간단하고 빠른 분류가 좋은 부품과 나쁜 부품을 분류하기 전에, 캡처된 이미지가 먼저 전처리됩니다. 오류가 발생하면, 훨씬 더 복잡한 신경망을 수 밀리초 내에 재로딩하여 오류 클래스를 훨씬 더 자세히 결정하고 결과를 데이터베이스로 전송할 수 있습니다. 그런 다음 앱 개발 키트를 사용하여 맞춤형 솔루션을 쉽게 구현할 수 있습니다. 그러면 사용자는 몇 단계만으로 자신만의 개별 비전 앱을 생성할 수 있고, IDS NXT 카메라에 설치 및 실행할 수 있습니다.
IDS NXT 카메라는 단일 장치에서 이미지 처리 어플리케이션을 효율적으로 실행하기 위해, 신경망을 나란히 사용하여 고전적인 이미지 처리와 특징 추출을 통해 이미지 데이터를 전처리할 수 있도록 하이브리드 시스템으로 설계되었습니다.
요약
IDS NXT Experience Kit은 모두에게 딥 러닝을 의미 있고 사용자 친화적으로 만듭니다. IDS는 서로 완벽하게 매칭하는 하드웨어-소프트웨어 조합을 제공합니다. 많은 (신규) 어플리케이션에서 지능형 감지 작업과 자동화가 대폭 단순화되거나 처음으로 가능해졌습니다. 프로그래밍 지식 없이도 몇 단계만 거치면, AI 기반 이미지 처리 솔루션을 만들고 실행할 수 있습니다. IDS lighthouse 훈련 소프트웨어로, 제조업체는 사용자 요구 사항에 맞게 저장소 공간과 훈련 성능을 확장할 수 있도록 의도적으로 클라우드로 전환했습니다. 추가로, 지속적인 개선의 혜택을 받기 위한 업데이트 및 유지 관리 단계를 계획할 필요가 없습니다. 이는 모든 사용자가 항상 최신 버전의 소프트웨어를 사용할 수 있는 것을 보장합니다. 제조업체는 또한 AI 기반 이미지 처리의 첫 번째 단계로 필요한 모든 구성 요소들이 포함된 인퍼런스 스타터 패키지를 제공합니다. IDS lighthouse 훈련용 라이선스 뿐만 아니라 전력 공급과 렌즈가 포함된 카메라 - 즉시 시작하는 데 필요한 모든 것입니다.
인퍼런트(inferent)하게 생각하세요!