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La inteligencia artificial no necesita supercomputadoras y las empresas ya están recopilando datos a partir de los cuales se pueden obtener información valiosa con la ayuda de un modelo de inteligencia artificial. Nuestro centro de competencia de IA le ofrece muchas ventajas para implementar IA en su sistema integrado:
- Científico de datos interno como contacto directo
- Kits de IA para minería de datos
- Capacitación en IA + seminarios en línea
- Equipo ágil para el desarrollo de software + hardware
- Análisis + asesoramiento de soluciones
Centro de competencia de IA _ Nuestro know-how especializado para su desarrollo
Del modelo
al incrustado
Aplicación de IA
Para acercar las posibilidades de las soluciones de IA a nuestros clientes y ofrecer el mejor soporte posible desde una única fuente, hemos fundado un centro de competencia para IA. El equipo que rodea a nuestro científico de datos interno, el Dr. Jan Werth con muchos años de experiencia en el uso de inteligencia artificial te muestra las posibilidades del aprendizaje automático y encuentra la solución adecuada para tu proyecto. De acuerdo con sus propios deseos y competencias, complementamos el equipo ágil con expertos en nube y seguridad, así como con desarrolladores de software y hardware.
Computación en la nube
La computación en la nube se refiere a la reubicación de la potencia informática en la nube. Los resultados se pueden distribuir directamente en línea.
Computación EDGE
Con Edge Computing, los datos se procesan en el punto de origen. Los modelos para el procesamiento se pueden crear a través de la computación en la nube, pero se ejecutan localmente. Es posible una conexión a la nube, pero no es absolutamente necesaria. Por lo tanto, la computación perimetral también es adecuada para aplicaciones críticas para la seguridad.
Tiene preguntas sobre el uso de la IA
o necesitas apoyo para tu proyecto?
El centro de competencia PHYTEC AI estará encantado de ayudarle.
IA, máquina y aprendizaje profundo _ Ha existido durante mucho tiempo. ¿Porqué ahora? ¿Que ha cambiado?
Las ideas y los algoritmos básicos del aprendizaje automático se conocen desde hace mucho tiempo. En los últimos 50 años, sin embargo, han cambiado las condiciones marco decisivas que ahora están conduciendo al rápido éxito de la IA:
- Mayor poder de computación
- Liberalización de la potencia informática a través de la computación en nube
- Adaptación de la potencia informática
- Aumento exponencial de datos
- Espacio de almacenamiento económico
- Herramientas de análisis de código abierto fáciles de usar
El aumento de la potencia informática permite hacer frente a los procesos informáticos que demandan recursos en tiempos manejables. Igualmente importante es la liberalización de la potencia informática, que permite a cada usuario hacer frente a modelos complicados sin tener que configurar y mantener una infraestructura de alto rendimiento de antemano. Hoy en día, tomamos prestada potencia informática, exactamente la que necesitamos y solo durante el período de tiempo necesario. Al mismo tiempo, la cantidad de datos que tenemos disponibles para entrenar algoritmos modernos está aumentando exponencialmente. Se estima que el 90% de todos los datos se han generado en los últimos dos años. A partir de 2018, se superó la marca de datos de dos zettabytes. Esto significa que después de 2018, se generarán más de dos zettabytes de datos anualmente. Esta explosión de datos alimenta el éxito de algoritmos hambrientos de datos como el aprendizaje profundo. También es importante que las plataformas de código abierto como Phyton se hayan optimizado para el uso del aprendizaje automático. Desde 2015, con la introducción de Keras y TensorFlow, el aprendizaje profundo también se ha integrado en Phython de una manera fácil de usar y sin licencia.
Estos tres términos denotan subcategorías de inteligencia artificial.
Aprendizaje automático
se refiere a aprender de ejemplos. El algoritmo no aprende todos los ejemplos de memoria, pero aprende las características básicas de los ejemplos y luego puede aplicarlos a datos invisibles.
Aprendizaje profundo
es una subcategoría de aprendizaje automático y funciona con principios similares. La diferencia decisiva es la adaptación independiente de los parámetros para obtener resultados optimizados. Con el aprendizaje profundo, se pueden resolver preguntas complejas con múltiples dependencias no lineales.
Big Data
se refiere al uso de grandes cantidades de datos que, por su tamaño, no pueden ser procesados por medios convencionales. Los macrodatos se pueden analizar con aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
Nada funciona sin hardware _ Smarte Sistemas integrados con aprendizaje automático integrado
Recopilar, almacenar, estructurar y analizar datos son los desafíos para el uso de la inteligencia artificial. La parte computacionalmente intensiva de la IA es la creación de un modelo. Al mismo tiempo, se requiere hardware que registre estos datos, los preprocese, los envíe a la computadora / servidor o los procese él mismo.
Para garantizar una funcionalidad óptima como dispositivo de borde, el hardware debe ser potente y de bajo consumo. PHYTEC combina los componentes básicos de muchos años de experiencia en el campo del desarrollo de hardware y desarrollo de kernel/software con experiencia en el campo del análisis de datos. Ingrese directamente al desarrollo de IA con nuestros kits de IA.
El experto en inteligencia artificial, el Dr. Jan Werth _ en el Embedded World 2020
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