소형 및 고효율을 특징으로하는 프라그 마틱 슬롯 Electric AI 기술 브랜드 인 Maisart는 무엇입니까?

딥 러닝 및 강화 학습과 같은 기계 학습 기술의 개발은 AI의 성능을 크게 향상 시켰습니다. 머신 러닝을 통해 컴퓨터는 데이터에서 기능과 규칙을 찾고 해당 규칙을 알 수없는 데이터에 적용 할 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨터는 "식별 및 이해", "진단", "예측 및 추론", "계획"및 "최적화"와 같은 지적 활동을 수행 할 수 있었으며, 이는 이전에 인간 만 가능했던 "최적화". 또한 인터넷과 사물 인터넷 (IoT)의 확산은 학습에 필요한 많은 양의 데이터를 수집함으로써 AI의 발전을 가속화했습니다. AI는 현재 사회의 여러 부분에서 실질적으로 사용하고 있습니다.

프라그 마틱 슬롯 Electric은 기계 학습 기술의 가능성에 초점을 맞추고 있으며 자체 AI 기술을 개발하고 있습니다. 결과에는 다양한 장치에 쉽게 설치할 수있는 AI를 만들어 단기간에 장치를 더 똑똑하게 만들고 빅 데이터의 분석 속도 속도를 높이는 AI를 배우는 것이 더 효율적입니다. 우리는 이러한 고유 한 AI 기술을 "Maisart"로 브랜드화했으며 현재 비즈니스를 개발하고 있습니다.

프라그 마틱 슬롯 Electric의 AI 기술은 "모든 것을 더 똑똑하게 만드는 것"이라는 개념을 기반으로 개발되었습니다. 포괄적 인 전기 제조업체 인 프라그 마틱 슬롯 Electric은 산업용 로봇, 자동차, 건축 장비 및 홈 기기를 포함한 광범위한 분야의 장비를 처리합니다. 이러한 장치에 AI 기술을 설치함으로써 성능, 유용성, 안전 및 에너지 효율과 같은 사용자에게 제공되는 값을 크게 높일 수 있습니다. 또한 AI 기술을 기반으로 한 새로운 유형의 장치 및 서비스의 출현을 기대할 수 있습니다.

MAISART의 첫 번째 기능은 프로세싱 전력이 제한된 장치에 설치 될 수있는 소형 AI를 달성했다는 것입니다. AI를 압축하는 것은 모든 장치를 더 똑똑하게 만드는 개념을 실현하는 데 필수적이었습니다. 장비에 AI를 설치하는 데있어 문제는 장비의 가공 전력입니다. 예를 들어, 딥 러닝에는 엄청난 양의 산술 처리가 필요하며, 장착 된 장비에는 고전력이 필요합니다. 그러나 모든 장치가 높은 처리 능력을 가지고있는 것은 아닙니다.

장치 센서에서 클라우드로 생성 된 데이터를 전송하고 클라우드에서 딥 러닝 처리를 수행하는 또 다른 방법. 이 경우 시스템은 대규모가되며 네트워크를 통해 민감한 정보를 전송할 때 보안 조치가 필요합니다. 네트워크 지연 및 통신 실패와 같은 문제도 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 지원 및 운전자 모니터링과 같은 차량 내 AI는 즉각적인 판단이 필요하므로 분석을 위해 클라우드로 데이터를 전송할 시간이 없습니다. 이러한 방식으로 클라우드 의존적 AI는 장치를 더 똑똑하게 만드는 것을 어렵게 만듭니다.

Maisart는 자체 알고리즘을 개발하여 딥 러닝 작업을 이전 모델의 1/30 ~ 1/100으로 달성했습니다. 딥 러닝은 이제 장치 자체 및 Edge (서버 근거리 터미널 분포)와 같이 이전보다 더 넓은 범위의 장치에서 사용될 수 있습니다. 장치에 대한 자체 포함 학습은 AI의 가능성을 더욱 확대합니다. 물론 Maisart는 클라우드와 협력하여보다 고급 처리를 수행 할 수 있습니다.

MAISART의 또 다른 기능은 프라그 마틱 슬롯 Electric의 장비 지식을 활용하여 학습 효율성을 향상시키고 데이터 분석 속도를 높일 수 있다는 것입니다.

현재 기계 학습을 사용하면 응용 분야에 대한 지식이 없어도 데이터 및 시행 착오에서 규칙을 찾고 최적화 할 수 있습니다. 그러나이를 위해서는 매우 많은 양의 데이터를 준비하고 방대한 양의 시행 착오가 필요합니다. 이러한 이유로 일반적인 기계 학습은 실제 수준에 도달하는 법을 배우려면 많은 시간과 비용이 필요합니다. 이것은 AI의 실제 적용에 큰 도전이되었습니다.

그래서 프라그 마틱 슬롯 Electric은 축적 된 장비 지식을 활용하여 효율적인 학습 및 데이터 분석을 만들었습니다. 예를 들어, 산업 로봇이 강화 학습을 통해 최상의 행동을 찾기를 원한다면 일반적으로 모든 종류의 움직임을 시도해야합니다. 그러나 MAISART를 사용하면 모터가 어떻게 움직이는 지에 대한 지식과 로봇이 어떻게 움직이는 지에 대한 지식을 사용하여 학습 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 로봇에 설치된 센서의 정보를 물백하여 더 효율적 일 수있는 패턴을 시험해 볼 수도 있습니다. MAISART는 강화 학습의 효율성을 향상시키는 것 외에도 장비 지식을 사용하여 빅 데이터 분석 및 딥 러닝의 컴팩트 한 알고리즘의 시계열 데이터 분석 속도를 높입니다.

Maisart는 이미 다양한 분야에서 사업을 확장하고 있습니다. 전형적인 예는 프라그 마틱 슬롯 Electric Information Systems Co., Ltd. (MDIS)의 비디오 분석 솔루션 "Kizkia"입니다. "Kizkia"는 딥 러닝 머신 러닝을 사용하여 감시 카메라 영상을 실시간으로 분석하고 사람들, 물체 및 발생하는 일을 자동으로 감지하고 알립니다. 예를 들어, 유모차 나 휠체어, 흔들리는 사람들 또는 잘못 배치 된 아이템을 밀고있는 사람들을 찾을 수 있습니다. MAISART의 작고 고효율 AI는 많은 카메라 이미지를 분석하여 인간이 눈치 채지 못한 것들에 반응하고 미래를 예측할 수 있습니다.

프라그 마틱 슬롯 Electric은 장비 지식의 강점을 사용하여 장비를 만들고 AI를 더 똑똑하게 만들어 새로운 가치를 창출합니다.

그림 1 : AI 기술 응용 프로그램의 개념 다이어그램

Maisart는 프라그 마틱 슬롯 Electric이 가지고있는 다양한 AI 기술을 통합하는 브랜드입니다. 기능에는 장비 지식을 활용하는 소형 및 고효율이 포함됩니다.

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  MAISART : 프라그 마틱 슬롯 Electric의 AI에 대한 약어는 기술 분야의 최첨단을 만듭니다. 프라그 마틱 슬롯 Electric의 AI Technology 브랜드는 모든 장치를 더 똑똑하게 만드는 것을 목표로합니다.

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  "Maisart"는 프라그 마틱 슬롯 Electric Co., Ltd.의 등록 상표입니다.

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  "Kizkia"는 프라그 마틱 슬롯 Electric Information Systems Co., Ltd.

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  이 기사는 프라그 마틱 슬롯 Electric Co., Ltd.의 Tazaki Hirohisa와의 인터뷰를 기반으로합니다.