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安全與安全機制

多感官 AI 徹底改變即時分析

多模態人工智慧即時分析

人類會利用眼睛、耳朵和鼻子瞭解週遭環境。iOmniscient 的 AI 型分析同時運用視訊、音訊及氣味分析,藉此模擬這些感官功能。

早在 AI 蔚為風潮之前,iOmniscient 執行長 Rustom Kanga 就已經於 23 年前共同成立這間公司。Kanga 表示:「當年的科技遠不及現在發達,由於電腦沒有足夠的處理能力,我們必須自行設計更具效率的演算法,盡可能減少所需的訓練量。」如今來看,這項經驗可說是大有助益,該公司的 AI 演算法只需最低限度的訓練,並且能在沒有 GPU 的情況下運行,從而大幅降低營運成本和實施系統所需的時間。

由於 GPU 非常耗電,iOmniscient 系統能大幅降低碳足跡,讓系統進一步朝永續發展邁進。該公司利用 Intel® OpenVINO 工具組將模型最佳化,同時將資源需求降至最低,並支援使用更具成本效益的硬體。

利用特定產業套件實現成果

該公司擁有 70 多項國際專利,提供眾多獨特功能,例如在擁擠且複雜情境下的行為分析功能,但 iOmniscient 的重點並非銷售產品,而是掌握客戶問題並確保取得成果。該公司開發的演算法可處理超過 300 個使用案例,能運用於各種不同排列組合,解決許多特定產業需求。在此基礎上,適用於零售、鐵路、智慧交通管理等眾多產業的全方位產業套件就此問世。如今,該公司的產品已應用於 30 種不同產業,並在 70 個國家/地區中實施。

對於許多產業而言,iOmniscient 的全方位產業套件是解決各種問題的好幫手。

以零售業為例,管理階層希望掌握客戶的人口統計資料,以及客戶在商店中不同區域的逗留時間。零售商可以推出忠誠度計畫,根據已掌握的客戶興趣提供相應特別優惠。當購物者瀏覽商店時,只要接近數位廣告顯示器,顯示器就能根據人口統計資料反映出客戶興趣。

在建築物內部,iOmniscient 系統提供無閘道存取權限管理,無需資料庫即可執行。在製造工廠中,則能協助展開品質控制和預測性機器維護。

自動回應

iOmniscient 共同創辦人 Ivy Li 表示:「我們很早就意識到,真正的挑戰不只是產生有關環境週遭事件的資訊。客戶真正需要的是,能夠自主運作並協助解決特定問題的系統。」

以機場或車站等公共場所的常見事件為例。即使處於壅塞場所,iOmniscient 系統依然能偵測出遺棄包裹,也能以匿名方式追蹤遺棄物品的對象。在鎖定對象後,系統會搜尋附近最合適的處理人員,將紀錄事件始末的影片傳送至其手機,並提供位置和因應措施。

由此可見,系統不會只專注於單一偵測演算法,而是靈活應用多種演算法組合來實現所需動作,在上述情況中,目標為指導排在首位的應急反應人員處理事件。

這項獲得國際專利的 iOmniscient 自動回應功能,可減少大約 80% 的事件回應時間。在發生交通事故的情況下,擁有迅速回應的能力有利於挽救生命。

運用多感官 AI 解決複雜問題,有助於降低成本

Kanga 解釋:「本公司客戶幾乎都對價格相當敏感,我們設計的解決方案與現今 GPU 型 AI 系統相比,不僅所需儲存空間與網路頻寬減少 90%,對運算功能的要求也更低,還能與現有的低解析度相機搭配使用。」

該公司會繼續為客戶打造「一流」解決方案,並在設計系統時盡可能減少基礎架構要求,力求以最低成本實現目標。最終促成智慧多感官分析解決方案的誕生,安裝成本基本上都低於影像錄製系統的成本。
 

本文由 insight.tech 撰稿人 Teresa Meek 編輯。

作者簡介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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