الوصف
تقوم Neurala ببناء تكنولوجيا رؤية الذكاء الاصطناعي للشركات التي تحتاج إلى دمج التعرف على الصور مباشرة في منتج بدلاً من شراء برامج الفحص الجاهزة. تكنولوجيا L-DNN (شبكة الأعصاب العميقة مدى الحياة) الأساسية لها هي بنية مستوحاة من علوم الأعصاب ومحمية ببراءة اختراع، مصممة لتشغيل سير العمل الكامل للذكاء الاصطناعي، التدريب، التكيف والاستدلال، على الحافة، على المعالجات القياسية، دون الاعتماد على السحابة.
قراءة المزيد
تفصل L-DNN "العمود الفقري" المجمد والمدرب مسبقًا الذي يستخرج الميزات البصرية عن "الرأس" سريع التعلم الذي يتم تحديثه على الجهاز في ثوانٍ. تشير Neurala إلى أن هذا يسمح للنموذج المنشور بتعلم فئة أو كائن جديد في الميدان دون إعادة التدريب من الصفر أو إرسال البيانات إلى خادم، وأن نهجها في دمج الذاكرة يتجنب النسيان الكارثي، بحيث يتم إضافة المعرفة الجديدة دون محو ما تعلمه النموذج بالفعل. كما تذكر Neurala أرقام مرجعية محددة: 0.4 ثانية لتدريب نموذج مقابل حوالي ست ساعات لشبكة أعصاب عميقة تقليدية مكافئة، و98.4% دقة على معيار يستخدم 14 صورة لكل فئة.
تدعم L-DNN أنواع متعددة من نماذج الرؤية، بما في ذلك التصنيف، كل منها قابل للتدريب على الحافة من عدد قليل من الصور المعلّمة بدلاً من مجموعة بيانات كبيرة ومعلّمة بشكل احترافي. تتيح ميزة "دمج الدماغ" لعدة نشرات من L-DNN دمج ما تعلمته بشكل منفصل في نموذج واحد، مما يمكّن شكلًا من أشكال التعلم الفيدرالي عبر أسطول من الأجهزة دون مركزية البيانات الخام. تتيح قدرة "رفض غير معروف" لنموذج منشور رفض تقديم إجابة أفضل تخمين عندما لا يكون واثقًا، بدلاً من العودة دائمًا بتوقع.
لا تبيع Neurala برامج جاهزة. تعمل مباشرة مع فريق الهندسة لشركة المعدات الأصلية أو شركة المنصة أو متكامل الأنظمة من خلال عملية من أربع مراحل (اكتشاف تقني، تحديد الجدوى، دمج هندسي ودعم نشر) لتعبئة L-DNN كمكتبة برمجية مصممة خصيصًا لأجهزة الشريك، من معالجات Intel وARM إلى وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA. نظرًا لأن سير العمل الكامل يعمل على الجهاز، فإن بيانات الصور لا تغادر أبدًا أجهزة الشريك، وهو ما تضعه الشركة كميزة مدمجة للخصوصية والامتثال للصناعات المنظمة أو الحساسة للأمان. تصف دراسات الحالة على موقع Neurala نشرات مدمجة لأجهزة التصوير، وOCR موجهة نحو اللوجستيات وكاميرات ذكية على الحافة، ومن بين الشركاء المذكورين FLIR وSony وZebra وIHI وAntares Vision.
نموذج Neurala هو نموذج شراكة تكنولوجية بدلاً من منتج SaaS ذاتي الخدمة: يتم التفاوض على الأسعار، وجداول التكامل وشروط الترخيص لكل مشاركة بدلاً من نشرها، ويقوم المستخدمون المحتملون بتقييم التكنولوجيا من خلال محادثة مباشرة مع فريق الهندسة في Neurala بدلاً من التسجيل لتجربة.
- الفئةأدوات الرؤية الحاسوبية
- نموذج التسعيرتواصل مع المبيعات
- النشرسحابي، محلي
الميزات الأساسية لـ Neurala
L-DNN (شبكة الأعصاب العميقة مدى الحياة)، بنية ذكاء اصطناعي على الحافة محمية ببراءات اختراع تزيد عن 21
سير عمل الذكاء الاصطناعي الكامل (التدريب، التكيف والاستدلال) يعمل على الجهاز دون الحاجة إلى اتصال سحابي
يتعلم فئات جديدة من عدد قليل من حوالي 14 صورة معلمة لكل فئة
تعلم في الوقت الحقيقي على الجهاز يضيف كائنات جديدة إلى نموذج منشور في ثوانٍ دون إعادة التدريب
تصميم دمج الذاكرة مصمم لتجنب النسيان الكارثي عند إضافة فئات جديدة
يعمل على معالجات CPU وGPU القياسية ومعالجات الحافة منخفضة الطاقة، بما في ذلك أجهزة Intel وARM وNVIDIA
ميزة "دمج الدماغ" للتعلم الفيدرالي عبر نشرات متعددة من الأجهزة دون مركزية البيانات الخام
"لا شيء أعرفه" سلوك رفض غير معروف الذي يرفض التخمين القسري عندما تكون الثقة منخفضة
يتم تسليمه كمكتبة برمجية مصممة خصيصًا يتم دمجها من قبل مهندسي Neurala في مجموعة الشريك الخاصة به
تظل البيانات على الجهاز حسب التصميم، دون الوصول إلى خادم خارجي لبيانات الصور
كيفية استخدام Neurala؟
ابدأ محادثة: اتصل بفريق Neurala لوصف جهازك، حالة الاستخدام والبيئة المستهدفة.
تحديد الجدوى: تقوم Neurala بتقييم التوافق وتوضح كيف ستبدو عملية دمج L-DNN لمنتجك.
دمج هندسي: يقوم مهندسو Neurala بتعبئة L-DNN كمكتبة برمجية مصممة لمجموعتك المحددة.
نشر: شحن منتجك مع رؤية الذكاء الاصطناعي المدمجة، مع استمرار دعم Neurala بعد الإطلاق.
حالات استخدام Neurala
- أجهزة التصوير المدمجة
- OCR على الحافة
- رؤية الكاميرا الذكية
- تعلم النموذج الفيدرالي
