Создайте новое будущее с нашими решениями
Тенденции в области компьютерного зрения
Эта статья рассматривает будущее компьютерного зрения и его значительную роль в различных областях, таких как здравоохранение, автономные автомобили, дополненная реальность и спутниковая аналитика. Мы обсудим тенденции и этические аспекты, включая борьбу с дезинформацией, защиту конфиденциальности и преодоление предвзятости в алгоритмах.
Технология продолжает развиваться быстро, что особенно заметно благодаря значительным прорывам в области искусственного интеллекта. Эти достижения открывают множество новых возможностей для применения компьютерного зрения. В этой статье мы исследуем, какие тенденции ожидают компьютерное зрение в будущем. Мы рассмотрим, что это будет значить для индустрии, бизнеса, которые будут это использовать, и для общества в целом.
Мы изучим следующие тенденции, примеры использования и разработки в области компьютерного зрения:
1. Генеративный искусственный интеллект
2. Мультимодальный искусственный интеллект
3. Компьютерное зрение в здравоохранении
4. Граничные вычисления и легковесные архитектуры
5. Автономные транспортные средства
6. Обнаружение deep fake (глубоких фальсификаций)
7. Дополненная реальность
8. Спутниковое компьютерное зрение
9. 3D компьютерное зрение
10. Этичное компьютерное зрение
Мы изучим следующие тенденции, примеры использования и разработки в области компьютерного зрения:
1. Генеративный искусственный интеллект
2. Мультимодальный искусственный интеллект
3. Компьютерное зрение в здравоохранении
4. Граничные вычисления и легковесные архитектуры
5. Автономные транспортные средства
6. Обнаружение deep fake (глубоких фальсификаций)
7. Дополненная реальность
8. Спутниковое компьютерное зрение
9. 3D компьютерное зрение
10. Этичное компьютерное зрение
Восхождение генеративного искусственного интеллекта
В последнее время генеративные системы искусственного интеллекта стали очень популярными, и многие организации стремятся изучить их преобразующие возможности. Инструменты ИИ, такие как ChatGPT и Dall-E, улучшили процессы и справились с проблемами, которые ранее казались неразрешимыми.
Генеративный ИИ стал широко распространённым. Множество стартапов, таких как Hugging Face, Anthropic, Stability AI, Midjourney и AI21 Labs, присоединятся к лидеру рынка OpenAI. Область компьютерного зрения будет одной из тех, кто будет исследовать его потенциал. В течение следующих 12 месяцев мы ожидаем, что генеративный ИИ будет дальше развивать создание синтетических данных.
Генеративный ИИ можно использовать для создания результатов в различных областях. Это может включать в себя большие языковые модели, такие как преобразование текста в изображение, текста в видео, текста в аудио и многое другое.
Выходные данные из генеративных моделей могут использоваться для обучения моделей компьютерного зрения, таких как те, что предназначены для обнаружения объектов или распознавания лиц. Это не только снизит риск нарушения конфиденциальности, но и сделает процесс обучения моделей значительно менее затратным по времени и финансовым ресурсам. Это достигается за счёт более быстрого и эффективного помечания обучающих данных по сравнению с работой людей.
Генеративный ИИ стал широко распространённым. Множество стартапов, таких как Hugging Face, Anthropic, Stability AI, Midjourney и AI21 Labs, присоединятся к лидеру рынка OpenAI. Область компьютерного зрения будет одной из тех, кто будет исследовать его потенциал. В течение следующих 12 месяцев мы ожидаем, что генеративный ИИ будет дальше развивать создание синтетических данных.
Генеративный ИИ можно использовать для создания результатов в различных областях. Это может включать в себя большие языковые модели, такие как преобразование текста в изображение, текста в видео, текста в аудио и многое другое.
Выходные данные из генеративных моделей могут использоваться для обучения моделей компьютерного зрения, таких как те, что предназначены для обнаружения объектов или распознавания лиц. Это не только снизит риск нарушения конфиденциальности, но и сделает процесс обучения моделей значительно менее затратным по времени и финансовым ресурсам. Это достигается за счёт более быстрого и эффективного помечания обучающих данных по сравнению с работой людей.
Более глубокое понимание мультимодального ИИ
До недавнего времени модели искусственного интеллекта были ориентированы на обработку информации из одного источника данных, будь то текст, изображение или видео. Однако мультимодальное глубокое обучение позволяет обучать модели распознавать взаимосвязи между разными типами данных, преобразовывая текст в аудио, текст в изображения, изображения в видео и т.д. Более того, искусственный интеллект теперь способен комбинировать несколько типов данных, обрабатывая их как единый источник для анализа и прогнозов.
Например, рассмотрим влияние ИИ в сфере здравоохранения. Традиционно оценка здоровья пациента зависела от одного типа данных, обычно текстового или визуального. Соединение обоих, например, заметок врача и данных обследования, позволит быстрее и точнее ставить диагнозы.
Например, рассмотрим влияние ИИ в сфере здравоохранения. Традиционно оценка здоровья пациента зависела от одного типа данных, обычно текстового или визуального. Соединение обоих, например, заметок врача и данных обследования, позволит быстрее и точнее ставить диагнозы.
Компьютерное зрение в здравоохранении
Влияние искусственного интеллекта в сфере здравоохранения выходит далеко за рамки улучшения скорости и эффективности оценок состояния здоровья. Врачи и исследователи используют алгоритмы компьютерного зрения для различения здоровых и раковых тканей. Это ускоряет анализ медицинских изображений и сканирований, что позволяет врачам быстро выявлять и диагностировать серьёзные заболевания, а также обеспечивать точное и своевременное ведение медицинских записей. Например, в одной из работ предлагается использование ИИ и компьютерного зрения, чтобы медицинские специалисты могли оперативно и эффективно диагностировать рак груди.
Компьютерное зрение также будет играть разнообразные роли в операционных, таких как мониторинг хирургических процедур. Это позволит отслеживать расположение инструментов и обеспечивать корректное выполнение операций, минимизируя риск оставления хирургических инструментов внутри пациента. Всё чаще медицинские специалисты будут использовать дополненную реальность для руководства – и даже выполнения – удалённой хирургии.
Компьютерное зрение также будет играть разнообразные роли в операционных, таких как мониторинг хирургических процедур. Это позволит отслеживать расположение инструментов и обеспечивать корректное выполнение операций, минимизируя риск оставления хирургических инструментов внутри пациента. Всё чаще медицинские специалисты будут использовать дополненную реальность для руководства – и даже выполнения – удалённой хирургии.
Граничные вычисления и легкая архитектура
Мы продолжаем наблюдать усиление внимания к граничным вычислениям в области компьютерного зрения. Обработка визуальных данных непосредственно на граничных устройствах, таких как смартфоны, дроны и IoT датчики, где эти данные захватываются, снижает задержку. Это позволяет обрабатывать визуальные данные в реальном времени, что важно для использования в разных отраслях.
Смотрим в будущее, и, вероятно, растущее внедрение архитектуры граничных вычислений приведёт к разработке маленьких, но эффективных приложений для компьютерного зрения. Эти небольшие приложения могут работать на устройствах с низким энергопотреблением, что будет полезно для производственных и охранных операций.
Однако такие более компактные и эффективные приложения для компьютерного зрения потребуют лёгких моделей ИИ. Эти модели могут быть развернуты на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью и памятью.
Одной из наиболее часто используемых моделей машинного обучения является R-CNN (Региональная сверточная нейронная сеть). Однако, хотя R-CNN весьма точна для обнаружения объектов, она требует больших – и дорогих – вычислительных ресурсов.
Напротив, легковесные архитектуры ИИ, такие как YOLO (You Only Look Once), требуют менее мощные ресурсы. Эти лёгкие модели являются более подходящим вариантом для граничных устройств.
Также высокая точность и производительность в реальном времени алгоритма обнаружения объектов SSD (Single Shot Detector) сделали его популярным выбором для широкого спектра приложений, включая ИИ в автономных транспортных средствах и системах наблюдения, и не только.
Смотрим в будущее, и, вероятно, растущее внедрение архитектуры граничных вычислений приведёт к разработке маленьких, но эффективных приложений для компьютерного зрения. Эти небольшие приложения могут работать на устройствах с низким энергопотреблением, что будет полезно для производственных и охранных операций.
Однако такие более компактные и эффективные приложения для компьютерного зрения потребуют лёгких моделей ИИ. Эти модели могут быть развернуты на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью и памятью.
Одной из наиболее часто используемых моделей машинного обучения является R-CNN (Региональная сверточная нейронная сеть). Однако, хотя R-CNN весьма точна для обнаружения объектов, она требует больших – и дорогих – вычислительных ресурсов.
Напротив, легковесные архитектуры ИИ, такие как YOLO (You Only Look Once), требуют менее мощные ресурсы. Эти лёгкие модели являются более подходящим вариантом для граничных устройств.
Также высокая точность и производительность в реальном времени алгоритма обнаружения объектов SSD (Single Shot Detector) сделали его популярным выбором для широкого спектра приложений, включая ИИ в автономных транспортных средствах и системах наблюдения, и не только.
Обеспечение автономных транспортных средств
Автономные автомобили занимают важное место среди ключевых примеров использования технологии компьютерного зрения. В настоящее время технологии, которые используются для навигации и управления такими транспортными средствами, полагаются на обработку данных из различных источников, таких как камеры, GPS, РАДАР и LiDAR.
Однако по мере их распространения, рано или поздно, компьютеры в таких автомобилях смогут управлять почти исключительно на основе зрения, подобно тому, как это делает человек. В связи с этим можно ожидать, что всё более сложные технологии компьютерного зрения будут интегрированы в процесс проектирования и производства, поскольку автономные автомобили всё ближе к тому, чтобы стать частью повседневной реальности на дорогах.
Однако по мере их распространения, рано или поздно, компьютеры в таких автомобилях смогут управлять почти исключительно на основе зрения, подобно тому, как это делает человек. В связи с этим можно ожидать, что всё более сложные технологии компьютерного зрения будут интегрированы в процесс проектирования и производства, поскольку автономные автомобили всё ближе к тому, чтобы стать частью повседневной реальности на дорогах.
Борьба с дипфейками
Технология "глубоких фальсификаций" (deepfakes), создаваемых искусственным интеллектом, становится настолько убедительной, что порой сложно отличить реальный контент от компьютерно сгенерированного видео. В условиях повышенной политической нестабильности, особенно с приближением выборов в Великобритании и США, это может серьёзно повлиять на способность людей распознавать дезинформацию, что вызывает серьёзную обеспокоенность.
Компьютерное зрение будет играть всё более важную роль в противодействии угрозе дезинформации. Системы компьютерного зрения, обученные на обширных наборах данных реальных и искусственных изображений и видео, используются для анализа мультимедиа. Эти системы могут выявлять признаки того, было ли медиа искусственно создано или изменено.
По мере того как ИИ всё более внедряется в наше повседневное жизнь, фальсификации становятся всё более реалистичными. Улучшенные системы глубокого обучения будут необходимы для борьбы с дезинформацией.
Компьютерное зрение будет играть всё более важную роль в противодействии угрозе дезинформации. Системы компьютерного зрения, обученные на обширных наборах данных реальных и искусственных изображений и видео, используются для анализа мультимедиа. Эти системы могут выявлять признаки того, было ли медиа искусственно создано или изменено.
По мере того как ИИ всё более внедряется в наше повседневное жизнь, фальсификации становятся всё более реалистичными. Улучшенные системы глубокого обучения будут необходимы для борьбы с дезинформацией.
Фокусировка на дополненной реальности
Компьютерное зрение является важной составляющей технологии дополненной реальности (AR), позволяя компьютерам понимать визуальную информацию и накладывать на неё цифровое содержимое.
На рынок выйдет множество новых AR-устройств для потребителей. Это приведет к тому, что инструменты с дополнением компьютерного зрения станут более доступными для широкой аудитории.
Благодаря новым устройствам AR, работники в сфере производства смогут получать доступ к инструктивной и административной информации в реальном времени. В сфере розничной торговли AR позволяет потребителям визуализировать подробную информацию о продуктах и ценах. В области образования AR может дополнять традиционные учебные материалы увлекательными и насыщенными образовательными опытами.
На рынок выйдет множество новых AR-устройств для потребителей. Это приведет к тому, что инструменты с дополнением компьютерного зрения станут более доступными для широкой аудитории.
Благодаря новым устройствам AR, работники в сфере производства смогут получать доступ к инструктивной и административной информации в реальном времени. В сфере розничной торговли AR позволяет потребителям визуализировать подробную информацию о продуктах и ценах. В области образования AR может дополнять традиционные учебные материалы увлекательными и насыщенными образовательными опытами.
Продуманная система спутникового обзора
Космические технологии становятся важной отраслью. Бюджет NASA на 2025 год составит $25,4 миллиарда, что на 5,6% больше по сравнению с 2024 годом. Благодаря достижениям в технологии компьютерного зрения, изображения, полученные спутниками, стали более детализированными и информативными, чем когда-либо прежде. Сильные инициативы по исследованию и использованию спутниковых изображений позволят ожидать, что машинное обучение будет способствовать прогрессу как в космосе, так и на Земле.
Обнаружение объектов в космическом пространстве
Инструменты с высоким разрешением и высокой чувствительностью, которые были установлены на космический телескоп Джеймса Уэбба, запущенном в 2021 году, используют технологии искусственного интеллекта в области компьютерного зрения. Это позволяет телескопу улучшать, фильтровать и анализировать изображения и данные, полученные в космосе. Кроме того, технология машинного зрения позволяет телескопу находить больше объектов в космическом пространстве. Эти достижения дают возможность наблюдать объекты, которые слишком старые, удалённые или тусклые для наблюдения с помощью телескопа Хаббла.
Улучшение спутниковых снимков Земли с помощью компьютерного зрения
Благодаря компьютерному зрению разрешение изображений, сделанных с помощью телескопа, также значительно улучшается. Такое улучшенное разрешение позволяет эффективно мониторить ряд процессов на Земле. Среди них распространение лесных пожаров, вырубка лесов и урбанизация. Кроме того, возможно оценивать воздействие таких факторов, как миграция и загрязнение, на морские экосистемы.
Достижения в области компьютерного зрения 3D
Недавние разработки сложных алгоритмов предоставили новые возможности для применения 3D компьютерного зрения. Это включает в себя использование нескольких камер для захвата различных углов объектов или световых сенсоров для измерения времени, за которое свет отражается от объекта. В настоящее время автономные автомобили используют оба этих метода в своих системах безопасности.
Независимо от того, являются ли они пространственными или основанными на времени, достижения в области 3D компьютерного зрения обеспечат более качественные данные о глубине и расстоянии. Эти успехи позволяют создавать точные 3D модели для цифровых двойников: точных копий объекта, здания или человека для использования в симуляциях.
Глубина информации, предоставляемая 3D компьютерным зрением, также улучшит точность. Это можно достичь, используя данные о глубине для различения объектов в загроможденной среде. Таким образом, обеспечивается большая точность и надёжность.
Независимо от того, являются ли они пространственными или основанными на времени, достижения в области 3D компьютерного зрения обеспечат более качественные данные о глубине и расстоянии. Эти успехи позволяют создавать точные 3D модели для цифровых двойников: точных копий объекта, здания или человека для использования в симуляциях.
Глубина информации, предоставляемая 3D компьютерным зрением, также улучшит точность. Это можно достичь, используя данные о глубине для различения объектов в загроможденной среде. Таким образом, обеспечивается большая точность и надёжность.
Обеспечение этики в компьютерном зрении
Хотя быстрое внедрение компьютерного зрения в обществе обещает интересное будущее, вопросы этики всегда должны оставаться в приоритете. Вопросы предвзятости и справедливости всегда были ключевыми аспектами при рассмотрении ИИ.
В этой связи правительства по всему миру предложили строгие нормативы, такие как закон об ИИ в ЕС. Эта мера направлена на обеспечение ответственной разработки ИИ. Компании, работающие в сфере ИИ, согласны, что это необходимо, при этом важно также не препятствовать инновациям.
Особое внимание будет уделяться решению проблем, связанных с предвзятостью в алгоритмах распознавания изображений и лиц. Для этого потребуется создание более разнообразных и репрезентативных наборов данных. Эти более разнообразные данные помогут преодолеть предвзятости, связанные с расой, полом и другими отличительными чертами.
Кроме того, технологии компьютерного зрения всё чаще используются в общественных местах. В связи с этим будет возрастать акцент на мерах защиты конфиденциальности, таких как размытие лиц для защиты идентичности людей.
В этой связи правительства по всему миру предложили строгие нормативы, такие как закон об ИИ в ЕС. Эта мера направлена на обеспечение ответственной разработки ИИ. Компании, работающие в сфере ИИ, согласны, что это необходимо, при этом важно также не препятствовать инновациям.
Особое внимание будет уделяться решению проблем, связанных с предвзятостью в алгоритмах распознавания изображений и лиц. Для этого потребуется создание более разнообразных и репрезентативных наборов данных. Эти более разнообразные данные помогут преодолеть предвзятости, связанные с расой, полом и другими отличительными чертами.
Кроме того, технологии компьютерного зрения всё чаще используются в общественных местах. В связи с этим будет возрастать акцент на мерах защиты конфиденциальности, таких как размытие лиц для защиты идентичности людей.
Что нового в тенденциях компьютерного зрения ИИ?
Технологии развиваются такими быстрыми темпами, что иногда сложно за ними поспевать. За следующие 12 месяцев может произойти многое, так как компании привлекают финансирование и быстро растут. Безусловно, приведённый выше список тенденций и примеров использования далеко не исчерпывающий. Тем не менее, компьютерное зрение, несомненно, будет играть всё более важную роль в будущем как в промышленности, так и в обществе.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2025
ИНН 4000007028
КПП 400001001
КПП 400001001
Реквизиты счета
ФИЛИАЛ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ" АО "АЛЬФА-БАНК"
Корреспондентский счет 30101810600000000786
БИК 044030786
Расчетный счет
40702810032200004699
40702810032200004699
ИНН 7728168971
КПП 780443001
