来自波士顿的初创企业,正在利用AI技术颠覆工业质量检测体系

简介: Neurala公司联合创始人兼CEO Massimiliano Versace表示,“AI技术所具备的视觉识别能力,有望给整个制造业创造巨大价值。AI将这种能够与人类决策水平比肩的能力带入生产线,实现远超常规机器视觉系统的识别准确度。”

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯
在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!

至顶网软件与服务频道消息:人工智能(AI)正风靡全球。需要强调的是,AI已经成为当下既被严重夸大、又被严重低估的技术成果之一。之所以说夸大,是因为当下几乎任何企业都想把“AI”字眼加进自己的产品当中。(个人认为在披萨烤箱里加进「AI」非常荒唐。)而之所以说低估,是因为大多数行业并没有真正理解AI技术所能带来的下一场革命。

Neurala公司对此有着自己的看法,该公司认为,AI将给制造业领域的机器检查技术带来巨大改进。Neurala公司联合创始人兼CEO Massimiliano Versace表示,“AI技术所具备的视觉识别能力,有望给整个制造业创造巨大价值。AI将这种能够与人类决策水平比肩的能力带入生产线,实现远超常规机器视觉系统的识别准确度。”

Neurala是一家来自波士顿的技术初创企业,致力于将AI引入计算机视觉检查领域。该公司成立于2006年,通过四轮融资筹得1600万美元。最近的一次是2017年1月的A轮融资,由Pelion Venture Partners领投,融资额为1400万美元。Neurala公司目前拥有50名员工。

该公司在核心业务在于开发专有神经网络技术(即Lifelong-Deep神经网络,简称Lifelong-DNN),意在进一步提升计算机视觉的性能水平。Lifelong-DNN最初专为美国宇航局的自动行星探测机器人所设计,其模拟人类大脑的观察与学习方式。与计算机视觉相结合,该技术能够实现对系统的快速连续训练,借此准确发现并标记存在缺陷的产品。Lifelong-DNN本身属于Neurala公司Brain Builder AI平台的组成部分。

Versace解释道,“对于大多数现有应用而言,常规的计算机视觉方案已经能够发挥很好的效果,例如在光滑的表面上寻找划痕。但其作用本质仍存在严重的局限性,也就是在相同当中找出不同。而在大多数实际应用场景中,我们根本无法满足机器视觉提出的标准化要求。”

就Versace个人而言,他从25年前就开始从事AI技术研究,并与DARPA及美国宇航局一道开发机器人与无人机。他曾参与过石油与天然气行业中的无人机设备检查项目,这段经历,也让他下定决心投身于利用视觉技术实现对消费级产品及OEM生产的质量控制。他表示,“近年来,制造业一直在以种种有趣的方式使用AI技术。我们将见证越来越多实际应用的诞生,并迎接AI驱动型制造业的全面腾飞。”

Neurala公司的人工智能系统,可以利用产品图片,来学习目标产品的外观。对于这类具备大量关于合格产品的数据,而不良产品数据相对有限的使用专题来说,计算机视觉技术可以说再合适不过了。Versace指出,“常规制造业就是这样,并不会保存太多不良产品的信息。以制药领域为例,他们要求系统完美运行,一切与预期相左的状态都属于异常。这意味着我们可以利用少量图像建立起「质量良好」这一基准概念,并拒绝一切与之冲突的产品表现。相关识别模型只需要短短几分钟就能设置完成。”

AI系统最强大的一点,在于持续学习能力。Versace解释道,“如果系统认为某款产品合格,但操作人员给出不同意见,系统就能从中学习新的经验。它会意识到自己遗漏了某些关键信息,借此完善数据集,推动系统能力的进一步提升。”

IHI Corporation作为全球最大的飞机发动机、汽车与工业涡轮增压器以及其他运输相关设备制造商之一,目前也成为Neurala公司的客户。IHI物联网项目部总经理Yukihiro Kawano表示,“在检测准确度与处理速度方面,我们发现Neurala的Brain Builder AI平台要远远优于其他标准视觉检测系统。Brain Builder能够利用AI技术,从图像中准确检测出特定对象类别。这是生成注释数据的关键,并可被用于确保该平台准确检测生产线制造出来的任何对象。”

这种对异常问题的实时识别能力不仅能够节约下大量资金,防止存在质量问题的产品被交付到客户手中,同时也让操作人员得以立即着手纠正问题。因此,IHI希望将这套系统推向更广泛的应用场景。Kawano指出,“展望未来,我们希望利用Brain Builder改善其他工厂的制造流程,包括借此快速识别并检测其他生产线中更为多样的产品对象。”

Neurala公司的发展愿景也正在于此。Versace表示,“我们正在切实证明AI技术在改善制造能力、解决异常问题并节约成本方面的实际效果。我们一直以月作为规划周期单位,目前也已经开始与制造业领域的多家知名大企业开展合作。”

他还抱有更大的雄心壮志。他总结道,“着眼于宏观经济层面,机器人与AI技术将帮助制造业重返美国,同时让制造类工作岗位变得更具吸引力。我知道很多人担心自己的工作被AI彻底取代,但如今的年轻人们已经习惯了同技术打交道,而且愿意不断学习。AI技术在完善整个制造业流程的同时,也将让我们的工人拥有更强大、更高效的生产能力。”

【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享!
课程地址:https://yqh.aliyun.com/zhibo

立即加入社群,与专家面对面,及时了解课程最新动态!
【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

原文发布时间:2020-03-28
本文作者:Jim Vinoski
本文来自:“至顶网”,了解相关信息可以关注“至顶网

相关文章
|
3月前
|
人工智能 数据安全/隐私保护
如何识别AI生成内容?探秘“AI指纹”检测技术
如何识别AI生成内容?探秘“AI指纹”检测技术
493 119
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI检测技术:如何识别机器生成的“数字指纹”?
AI检测技术:如何识别机器生成的“数字指纹”?
308 115
|
3月前
|
人工智能 数据安全/隐私保护
AI生成的痕迹:我们如何检测机器撰写的文本
AI生成的痕迹:我们如何检测机器撰写的文本
1142 117
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何准确检测AI生成内容?这三大技术是关键
如何准确检测AI生成内容?这三大技术是关键
836 116
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
火眼金睛:如何检测文本内容是否出自AI之手?
火眼金睛:如何检测文本内容是否出自AI之手?
793 115
|
人工智能 搜索推荐
AI技术正在让人类变得更长寿
人类平均寿命的每一点实际延长,都将在社会上产生倍增式的巨大影响。 来源:科技行者 2019年11月27日 19:35:11 关键字:人工智能 精准医疗 目前,50岁以上已经成为全球范围内人口数量增长速度最快的年龄区间,这自然也给世界经济及医疗体系带来了新的机遇与挑战。
|
3月前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
960 53
|
4月前
|
人工智能 安全 中间件
阿里云 AI 中间件重磅发布,打通 AI 应用落地“最后一公里”
9 月 26 日,2025 云栖大会 AI 中间件:AI 时代的中间件技术演进与创新实践论坛上,阿里云智能集团资深技术专家林清山发表主题演讲《未来已来:下一代 AI 中间件重磅发布,解锁 AI 应用架构新范式》,重磅发布阿里云 AI 中间件,提供面向分布式多 Agent 架构的基座,包括:AgentScope-Java(兼容 Spring AI Alibaba 生态),AI MQ(基于Apache RocketMQ 的 AI 能力升级),AI 网关 Higress,AI 注册与配置中心 Nacos,以及覆盖模型与算力的 AI 可观测体系。
1141 54
|
3月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
Serverless 应用引擎 SAE:为传统应用托底,为 AI 创新加速
在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下,企业既要稳健托管传统业务,又要高效落地 AI 创新,如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本,成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)正是为应对这一时代挑战而生的破局者,SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心,通过一站式的应用级托管能力,同时支撑传统应用与 AI 应用,让企业把更多精力投入到业务创新。
571 30

热门文章

最新文章