바이두의 딥 러닝 플랫폼으로 산업 AI의 부상

바이두의 딥 러닝 플랫폼으로 산업 AI의 부상

AI는 다양한 분야에서 산업 혁신을 주도하고 있으며 AI 기능의 표면을 긁기 시작했습니다. 화재 위험 및 예방을위한 산림 점검과 같은 일부 산업 혁신은 거의 눈에 띄지 않지만 딥 러닝과 결합 된 AI의 이점은 광범위한 영향을 미칩니다. 동남아시아에서 인공 지능을 사용하는 산림 드론은 155 개의 산림 관리국이 산림 검사 범위를 40 %에서 100 %로 확장하고 수동 검사보다 최대 200 % 더 효율적으로 수행하는 데 도움이되었습니다. 이 스마트 드론 뒤에는 중국 최초의 오픈 소스 딥 러닝 플랫폼 인 바이두의 패들패들을 기반으로 잘 훈련 된 딥 러닝 모델이 있습니다. 2016 년에 오픈 소스로 제공되는 패들 패들은 구글의 업무 플로우 및 페이스북의 파이토치와 같은 주류 AI 프레임 워크와 마찬가지로 모든 기술 수준의 소프트웨어 개발자에게 규모에 따라 딥 러닝을 신속하게 채택하고 구현하는 데 필요한 도구, 서비스 및 리소스를 제공합니다. 패들 패들은 전 세계 190 만 명 이상의 개발자와 84,000 개의 기업에서 사용되고 있습니다. 중국 전역의 산업체는이 플랫폼을 사용하여 자동차 산업의 자율 주행 자동차 가속 에서부터 의료 산업의 covid-19 퇴치에 이르는 응용 분야에 이르기까지 해당 분야에 특화된 응용 분야 를 개발하고 있습니다. 실제로 150여 개국에 퍼져 전 세계적으로 경제적 인 충격을 일으킨 코로나 바이러스 전염병은 AI 변환에 대한 요구를 증가시키고 있습니다. 바이두의 최고 기술 책임자 인 하이펑 왕은“지금은 산업 인텔리전스의 부상과 AI 기반 인프라의 가속화로 인해 패들패들 개발을위한 전례없는 기회입니다. "우리는 오픈 소스 정신을 계속 수용하고 기술 혁신을 주도하며 개발자와 협력하여 딥 러닝 및 AI 기술을 발전시키고 산업 인텔리전스 프로세스를 가속화 할 것입니다."패들패들은 쓰레기 분류 로봇 교육 방법 들 딥 러닝 기술은 제조, 임업, 에너지 및 폐기물 관리와 같은 전통적인 산업에서도 운영, 작업량 관리 및 생산성을 개선 할 수있는 기회를 제공합니다. 예를 들어 폐기물 관리에서 AI는 쓰레기 수거, 분류 및 재활용을 전환하여 천연 자원을 보존하고 탄소 배출을 줄이며 매립지로 들어오는 폐기물을 줄이려는 노력을 지원하고 있습니다. 세계 은행 보고서에 따르면 매년 20 억 톤 이상의 도시 고형 폐기물 이 생산되고 있습니다. 그것을 수집하고 분리하면 폐기물 피커가 수많은 위험 요소와 위험에 노출되어 혁신적인 AI 기술 개발에 중요한 영역이됩니다. 유럽과 미국에서는 유리, 플라스틱 및 판지와 같은 다양한 유형의 폐기물을 탐지하는 데 컴퓨터 비전 기술이 광범위하게 사용되어 폐기물을보다 효율적으로 분류합니다. 그러나이 작업이 모든 국가에서 효율적이지는 않습니다. 진루 테크놀로지의 CEO 인 즈원 장은“중국에서 전통적인 컴퓨터 비전 모델을 사용하는 것은 쓸모가 없습니다. “중국의 쓰레기는이 기술로 감지 할 수있는 것과 호환되지 않습니다. 검출 품질과 다양한 쓰레기를 식별하면 합병증이 발생하는 경향이 있습니다.”라고 Zhang은 말합니다. 컴퓨터 비전 베테랑 인 장은 중국의 폐기물 분류 개선을위한 응용 프로그램 개발을 위해 패들 패들을보고있었습니다. 패들 패들을 사용하면 업계에서 딥 러닝에 대한 전문 지식이 부족하지만 개발자는 반드시 딥 러닝 전문가이거나 데이터 처리 모델과 같은 것을 처음부터 새로 만들 필요는 없습니다. 진루 기술는 객체 감지 모델로 프로그래밍 된 가비지 분류 로봇을 사용하여 다양한 유형의 가비지를 식별합니다. 또한 이미지 분할 모델을 사용하여 가비지를 찾고 병의 가장자리를 감지하고 중심점을 결정하는 등의 작업을 수행합니다. 이미지를 인식하는 데 0.5 초 밖에 걸리지 않습니다. 플라스틱 병의 경우 진루 기술는 이미지 처리를위한 패들 패들 툴킷 인 패들 탐지을 사용하여 인스턴스 세그먼트 화 모델을 교육합니다. 이 모델은 경량 모델에 적합한 패들 패들의 딥 러닝 프레임 워크 인 패들 라이트를 통해 Edgeboard (패들 패들의 에지 컴퓨팅 개발 플랫폼)를 예측하고 가비지를 분류하는 로봇 팔에 신호를 보냅니다. 가비지 품질에 따라 기존 알고리즘 정확도 검사는 60 % ~ 90 %로 유지되지만 딥 러닝 알고리즘은 93 % ~ 99 %의 정확도를 제공합니다. 진루 기술는 이미지 처리를위한 패들 패들 툴킷 인 패틀 탑지을 사용하여 이미지 분류 모델을 교육하여 폐기물 분류를보다 효율적으로 만들기 위해 플라스틱 병을 식별합니다. “폐기물 관리에 AI를 사용하면 더 큰 잠재력이 보장됩니다. 인공 지능은 인간의 노동력을 96 %까지 절약 할 수있을뿐만 아니라 분류를 세분화하고 분류하기 어려운 폐기물 (예 : 큰 유기물, 작은 금속 조각 및 기타 입자)을 식별 할 수 있습니다. 말할 것도없이 AI는 파이프 라인을 최적화하기 위해 스스로 학습 할 수 있습니다.”라고 장은 말합니다. 패들 패들의 주요 기능 및 혁신 현재 패들 패들은 146 개의 알고리즘을 제공하고 200 개 이상의 사전 훈련 모델을 개발했으며 그 중 일부는 산업 응용 프로그램의 신속한 개발을 촉진하기 위해 오픈 소스 코드를 사용합니다. 이 플랫폼은 또한 양자 컴퓨팅 모델을 위한 패들 퀀텀 및 그래프 학습 모델을위한 패들 그래프 러닝과 같은 최첨단 연구 목적을위한 툴킷을 호스팅합니다. 패들 패들은 프로그래밍 가능한 체계를 사용하여 신경망을 설계함으로써 사용자의 기술적 부담을 줄이면서 AI 개발을 용이하게합니다. 개발 유연성을 갖춘 선언적 및 명령형 프로그래밍을 지원하므로 높은 런타임 성능을 유지하면서 다양한 유형의 요구 사항을 가진 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. 알고리즘은 인간 전문가가 개발 한 것보다 우수한 성능을 제공하는 신경 구조를 자동으로 설계 할 수 있습니다. 동남아시아에서 인공 지능을 사용하는 산림 드론은 155 개의 산림 관리국이 산림 검사 범위를 40 %에서 100 %로 확장하고 수동 검사보다 최대 200 % 더 효율적으로 수행하는 데 도움이되었습니다. 패들 패들은 초대형 심층 신경망 교육에서도 획기적인 발전을 이루었습니다. 세계 최초의 플랫폼 인이 플랫폼은 수백 개의 노드에 분산 된 데이터 소스를 사용하여 천억 개가 넘는 기능과 1 조 개 이상의 매개 변수로 심층 신경망 교육을 지원합니다. 수혜자 중 하나는 중국의 스마트 폰 생산 업체 인 Oppo이며, 패들 패들을 사용하여 권장 시스템의 교육 효율성을 80 % 향상시킵니다. 패들 패들은 모델 교육을위한 다른 오픈 소스 프레임 워크와 호환 될뿐만 아니라 다양한 프로세서 및 하드웨어 플랫폼에 대한 심층 신경망의 추론을 가속화합니다. 최근  바이두 딥 러닝개발자 컨퍼런스 웨이브 써밋 2020에서 패들 패들은계적인 기술 회사를 포함하는 하드웨어 에코 시스템에서의 협업을 발표했습니다. 바이두의 부통령 티안 우는 패들 패들에 여전히 개선의 여지가 있다고 말했다. "앞으로 P패들 패들은 대규모 분산 컴퓨팅 및 이기종 컴퓨팅을 계속 발전시켜 개발자가 지능형 산업의 개발을 가속화 할 수있는 가장 강력한 프로덕션 플랫폼 및 인프라를 제공 할 것입니다." 코 비드 -19와의 싸움에서 패들의 역할 패들 패들에서 개발 된 산업 응용 프로그램 중 하나는 현재 코비드와 싸우기 위해 의료 목적으로 사용 중입니다. 코비드의 심각한 영향 중 하나 인 폐렴의 주요 진단 도구는 흉부 컴퓨터 단층 촬영 스캔입니다. CT 기술은 일선 의사와 자원이 기하 급수적으로 증가하는 스캔을 빠르고 정확하게 읽을 수 있기 때문에 임상의가보다 효과적으로 감염을 감지하고 모니터링하는 데 중요합니다. 베이징에있는 종양학 데이터 플랫폼 및 의료 데이터 분석 회사 인 링킹 매드는 패들 패들에 의해 구동되는 폐렴 CT 이미지 분석을위한 중국 최초의 오픈 소스 AI 모델을 출시했습니다. AI 모델은 폐렴 병변의 수, 부피 및 비율을 포함하여 진단 정보에 대한 정량적 평가를 제공하면서 폐렴 병변을 신속하게 감지하고 식별 할 수 있습니다. 패들 패들과 시맨틱 세그먼테이션 툴킷 인 패들 세그를 사용하여 링킹 매드는 후난 성 샹난 대학교와 제휴 한 병원에서 AI 기반 폐렴 스크리닝 및 병변 감지 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 테스트 데이터 세트에서 92 %의 검출 정확도와 97 %의 회수율로 1 분 이내에 질병을 정확하게 찾아 낼 수 있습니다. 건강 관리에서 패들 패들 플랫폼은 코비드와 싸우는 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 기술 성장에 필요한 점점 복잡 해지는 작업을 관리하려면 강력한 AI가 필요합니다. 바이두는 인공 지능 연구원과 함께 패들 패들 딥 러닝 플랫폼을 개발하여 더 나은 미래를 만들려고 노력하고 있습니다. 우리는 2020 년에 이룩한 성과를보고 앞으로 새로운 돌파구를 기대하게되어 기쁩니다.