Silnikiem napędowym rozwoju nowoczesnej gospodarki opartej o wysoką technologię stają się systemy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Technologia ta pozwala na przyspieszenie przemian na każdym etapie rozwoju przedsiębiorstwa. Społeczeństwo coraz częściej spotyka się z urządzeniami i narzędziami wykorzystującymi mechanizmy AI, często nawet nie zdając sobie z tego sprawy.
1. Czym są systemy rozpoznawania obrazów
1.1 Na jakiej zasadzie działają systemy AI
1.2 Gdzie wykorzystuje się systemy rozpoznawania obrazów
2. Rozpoznawanie obrazów w e-commerce
2.1 Rozpoznawanie obiektów
2.2 Przetwarzanie kolorów
2.3 Rozpoznawanie tekstu
2.4 Dopasowanie reklam
3. Przyszłość rozpoznawania obrazów
3.1 Uczenie maszynowe na zamkniętych zbiorach danych
3.2 Wykorzystanie rozpoznawania obrazów w przemyśle
Czym są systemy rozpoznawania obrazów
Wraz z rozwojem systemów komputerowych i potrzeb jakie niesie dynamiczny postęp poszczególnych gałęzi gospodarki - pojawiła się ogromna nisza, którą od wielu lat zaczynają wypełniać narzędzia rozwijane przez największe firmy z branży IT na świecie. Rozpoznawanie obrazów przez komputery pozwala na zupełnie nowe podejście do praktycznie każdego tematu. Człowiek nie ma problemu z analizą tego co widzi przed sobą. Dzięki naszym zmysłom i połączeniom neuronowym w mózgu w bardzo szybki sposób jesteśmy w stanie poddać analizie obraz przed naszymi oczami. Rozróżniamy meble, kolory, rozmiary czy napisy. Uczymy się poprzez zapamiętywanie i przechowywanie obrazów w naszej pamięci. Tej zdolności nigdy nie posiadały systemy komputerowe, które potrafiły magazynować dane, przechowywać je ale jedynie biernie odtwarzać.
Postęp jakościowy w rozwoju dostępności i szybkości tworzących systemy komputerowe elementów, pozwala dokonywać coraz to bardziej skomplikowanych obliczeń przez systemy uczące się. A to otworzyło drogę do pełnej analizy tego co znajduje się na obrazie.
Na jakiej zasadzie działają systemy AI
Systemy rozpoznawania obrazów bazują na rozwijanych algorytmach, które pozwalają na podział danego obrazu na jego poszczególne elementy. Analizowane są m.in. takie składowe jak kształty, kontury, barwy. To przy odpowiednim zaawansowaniu - pozwala na wyciągnięcie takich chociażby danych jak tekst. Kluczowe w rozwijaniu algorytmów rozpoznawania obrazów jest agregowanie danych i korzystanie z nich przy kolejnych iteracjach. To pozwala modelom uczyć się i osiągać wyższą sprawność.
Całość przetwarzanych danych podlega oczywiście ocenie i to jest punkt wyjścia do efektywności poszczególnych algorytmów. Mając historyczne dane na temat tego co oznaczał dany kształt na przetwarzanym zdjęciu - model może z rosnącym prawdopodobieństwem w przyszłości odnajdywać analogiczne obiekty na innych, zupełnie nie powiązanych ze sobą obrazach.
Bazą wszystkich algorytmów są dane wejściowe, które tworzą ramy w jakich działa algorytm. To pozwala na odniesienie się do tych danych podczas analizy każdego kolejnego obrazu.
Gdzie wykorzystuje się systemy rozpoznawania obrazów
Wszędzie. To stwierdzenie choć brzmi ogólnie - najlepiej oddaje to co dziś dzieje się na rynku technologicznym. Posiadamy telefony komórkowe, które odblokowują się na podstawie naszej twarzy. Nasze samochody są rozpoznawane na bramkach autostrady, które automatycznie się otwierają pozwalając na szybszy przejazd. W wielu instytucjach - np. bankowych gdzie potrzebna jest pełna kontrola dostępu do pewnych pomieszczeń - wykorzystuje się algorytmy rozpoznawania twarzy do otwierania zamkniętych przestrzeni.
Niezwykle istotną branżą, wykorzystującą rozpoznawanie obrazów jest również przemysł. Algorytmy rozpoznające treści na obrazie pozwalają obliczyć produkty przed ich zapakowaniem, wykryć wady produkcyjne już na tym etapie i odpowiednio oznaczyć problematyczne produkty, Całość przyspiesza proces produkcji, a także pozwala obniżyć jej koszty.
Rozpoznawanie obrazów w e-commerce
Dzięki nowoczesnym technologiom dziś możemy korzystać z rozwiązań AI również w świecie e-commerce. Trend ten podyktowany jest oczywiście chęcią zwiększenia współczynnika e-commerce, poprawienia jakości obsługi i zadowolenia Klienta. Dobrze dopasowane treści opisane w odpowiedni sposób z pewnością się do tego przyczyniają.
Rozpoznawanie obiektów
Funkcja rozpoznawania obiektów jest jedną z najczęściej wykorzystywanych w świecie e-commerce. W szybki sposób - wykorzystując modele uczenia maszynowego - mamy możliwość otagowania tysięcy zdjęć konkretnymi przedmiotami. System rozpozna na zdjęciu meble, lampy, rośliny. Wykorzystanie tych informacji może być kluczowe w dopasowaniu się reklam i zaproponowaniu użytkownikowi alternatywnego, dostępnego w sklepie on-line produktu. Korzystając z modeli AI dostarczanych przez największe firmy takie jak Microsoft, Google czy Amazon mamy bardzo duże prawdopodobieństwo poprawnego określenia przedmiotów znajdujących się na zdjęciu.
Rozpoznawanie kolorów
Funkcja rozpoznawania kolorów co do zasady jest prostsza niż rozpoznawanie obiektów na zdjęciach. Tworzenie mapy kolorów, wybieranie na jej podstawie najbardziej dominującego pozwala na lepsze dopasowanie treści do tego co znajduje się na zdjęciu. Oko ludzkie ma świetną możliwość analizy tego co widzi i zwracania uwagi na rzeczy kontrastowe. Wykorzystując mechanizmy AI można podobny efekt osiągnąć na poziomie systemowym.
Rozpoznawanie tekstu
Funkcje OCR znane są już od dawna w świecie IT. Pozwalały one na skanowanie dokumentów z funkcją analizy tekstu i możliwością jego dalszej edycji. Dziś - wykorzystanie rozpoznania tekstu - może dać nam kontekst tego co jest widoczne na zdjęciu. W przyszłości modele AI analizujące treści na obrazach - będą mogły zdefiniować gdzie zrobione jest dane zdjęcie. Dziś funkcja rozpoznawania tekstu na obrazie wykorzystywana jest m.in. na parkingach płatnych i autostradach gdzie automatyzuje się ruch poprzez analizę treści. W e-commerce natomiast rozpoznawanie tekstu może ułatwić dopasowanie marek produktów do tego co znajduje się na zdjęciu.
Dopasowanie reklam
Dziś ludzie coraz mniej przychylnie patrzą na źle dopasowane treści i reklamy. Duże firmy e-commerce prześcigają się w pomysłach jak podnieść współczynnik konwersji chociaż o 0,1% do góry - gdyż może im to przynieść ogromne dochody. Jedną z kluczowych ról tutaj jest odpowiednie dopasowanie reklam. Wiedząc, że system reklamowy wykorzystuje dane dostarczane przez system rozpoznawania obrazów - można przyjąć założenie, że reklamy na pewnym poziomie będą dobrze dopasowane do treści gdzie się pojawiają. Wykorzystując natomiast zamknięte zbiory produktów można w bardzo skuteczny sposób pokazać użytkownikowi produkty, które dokładnie przegląda akurat na zdjęciu. Czy to będzie zegarek, koszula czy zasłona - kwestia odpowiedniego dopasowania może skłonić takiego użytkownika do podjęcia kroku zakupowego.
Przyszłość rozpoznawania obrazów
Przyszłość jest już dziś. Powstają autonomiczne pojazdy, które przetwarzając dane z wielu kamer mogą same przemierzać trasy. Niektóre samochody pozwalają już na ustawienie autopilota, który poprowadzi ich do celu. Czy AI wykorzystujące przetwarzanie obrazów doprowadzi do sytuacji, w której już nie będziemy potrzebni jako kierowcy? Taki kierunek rozwoju z pewnością jest mocno dyskusyjny i powoduje zamieszanie wśród wielu osób.
Uczenie maszynowe na zamkniętych zbiorach danych
Aby skutecznie wykorzystać możliwości rozpoznawania obrazów trzeba zdefiniować własne potrzeby. Tylko wtedy można osiągnąć maksymalne efekty i dostarczyć wartość dodaną. Praca z zamkniętymi zbiorami danych może być tego idealnym przykładem. Wyobraźmy sobie bowiem sytuację w której mając bazę 1.000 produktów sprzedawanych w sklepie e-commerce - system AI dopasuje te produkty do setek tysięcy zdjęć, na których mogą one wystąpić. Jeśli na zdjęciu odnajdzie jeden z produktów - wskaże jego położenie. Nie będzie to wymagać ingerencji człowieka, pozwoli na sprawne opisanie wielu zdjęć i przyniesie wartość dodaną w postaci lepszego dopasowania do siebie reklam. Może też nakłonić użytkownika do dokonania zakupu w sklepie internetowym.
Wykorzystanie rozpoznawania obrazów w przemyśle
Przemysł jako jedna z najważniejszych gałęzi każdej gospodarki może również w bardzo mocny sposób czerpać korzyści z algorytmów rozpoznawania obrazów. Wykorzystanie ich do analizy procesu produkcji, weryfikacji jakości, przyspieszenia i obniżenia kosztów do tylko jedne z nich. W pełni automatyczne fabryki już dziś stają się faktem. Pozwala to na pracę maszyn bez przerw i zmian - wymaga jedynie odpowiedniej technologii oraz wysoko wykwalifikowanej kadry, która zarządzać będzie całym procesem. Zmiany te są nieuniknione gdyż każda firma w długim czasie dążyć będzie do optymalizacji procesów produkcji oraz optymalizacji kosztowej. W sytuacji, w której pojawia się możliwość zwiększenia wydajności i obniżenia kosztów stałych przedsiębiorstwa - wiele firm zaczyna coraz mocniej wykorzystywać nowe technologie. Z taką transformacją muszą się liczyć wszyscy z nas, którzy dziś mają stabilną pracę.