Deep Learning: Industrieën Transformeren met Intelligente Automatisering

In de afgelopen jaren is de populariteit en het gebruik van algoritmen gebaseerd op Deep Learning toegenomen door de menigte van velden waarin het mogelijk is om ze toe te passen en de goede resultaten die deze oplossing biedt.

Waarvoor wordt Deep Learning Gebruikt?

Het hoofddoel van de Deep Learning algoritmen is taken te bereiken die een mens bijna automatisch zou uitvoeren, maar die complex worden voor een machine. Een voorbeeld zou zijn om alle elementen van een afbeelding te detecteren en identificeren. Vandaag de dag wordt Deep Learning beschouwd als de beste afbeeldingsclassificator en vertegenwoordigt de state-of-the-art in Computervisie. Deze algoritmen zijn de meest gebruikte op dit moment en het hoofsonderwerp van onderzoek in dat veld.

Waarop is Deep Learning Gebaseerd en Hoe Werkt Het?

Deep Learning is een tak van Kunstmatige Intelligentie gebaseerd op het gebruik van kunstmatige neurale netwerken. Deze neurale netwerken zijn geïnspireerd op het functioneren van neuronen in de menselijke hersenen. Op dezelfde manier dat een neuron elektrische impulsen ontvangt en overbrengt, ontvangt een kunstmatig neuron informatie die wordt getransformeerd en naar andere aangrenzende neuronen gestuurd. Op deze manier wordt de informatie getransformeerd zodra het door alle neuronen wordt overgebracht tot het het einde van het netwerk bereikt. Uiteindelijk biedt het netwerk een output met de resultaten die het heeft verkregen op basis van de gegevens die het als input heeft ontvangen, hoe het getraind is en het doel waarvoor het gebruikt wordt.

Het is noodzakelijk om het netwerk te trainen omdat het moet leren van de gegevens die aan u worden gegeven. Naarmate een netwerk met informatie getraind wordt, wijzigt het zijn neuronen totdat het in staat is om de juiste conclusies te trekken, zelfs met gegevens die niet eerder zijn gegeven. Bijvoorbeeld, als we afbeeldingen in een netwerk introduceren aangevende welke honden zijn en welke niet, zal het netwerk uiteindelijk leren om honden in elke nieuwe afbeelding die wordt geleverd te vinden. Op deze manier kan Deep Learning in diverse velden met meerdere doeleinden worden toegepast, van het lezen van handgeschreven teksten, tot het ontdekken van de leeftijd van een persoon op basis van een afbeelding.

In Welke Toepassingen Wordt Deep Learning Gebruikt?

Momenteel wordt Deep Learning gebruikt in een groot aantal toepassingen die dagelijks gebruikt worden, zoals Google Translate; in virtuele assistenten zoals Siri, Cortana en Google Assistant, die Deep Learning algoritmen gebruiken voor spraakherkenning; classificatie van e-mails en zelfs voor beveiligingssystemen die gezichtsherkenning gebruiken. Een ander gebied waar Deep Learning wordt toegepast, is in iets zo complex als autonome auto's, die elke dag dichterbij realiteit komen.

In het geval van fabrieken, kan het bijvoorbeeld gebruikt worden om nieuwe onderdelen te herkennen die niet eerder in het systeem zijn geïntroduceerd, aangezien het Deep Learning algoritme 'bestudeerd' heeft andere eerdere foto's waarin is aangegeven wat een onderdeel is en wanneer een nieuw onderdeel in het systeem is geïntroduceerd, is het herkend als zodanig zonder dat het aangegeven hoeft te worden.

Een andere heel belangrijke toepassing in fabrieken is de intelligente herkenning van defecten. Eenmaal het systeem getraind met verschillende defecten (vorm, grootte, geometrie...), is het mogelijk dat het systeem nieuwe defecten kan herkennen omdat het geleerd heeft wat het is. Het is een erg interessante toepassing omdat door de variabiliteit van defecten het veelvoorkomend is niet alle aan het begin te kunnen categoriseren.

Zoals we zien, is het actieveld van Deep Learning erg breed, en is het in Industrie 4.0, met name in Computervisie, waar meer mogelijkheden en grotere vooruitgang plaatsvinden. Deze algoritmen, gecombineerd met Computervisie, staan ons toe taken uit te voeren zoals afstanden meten, falen voorspellen, objecten detecteren of teksten lezen. Functies die tot nu toe menselijke interventie vereisten en voor wat een grote tijdsinvestering nodig was, kunnen geautomatiseerd worden dankzij Deep Learning.

Dit zijn slechts enkele van de vele toepassingen die Deep Learning ons vandaag biedt, en die er in de toekomst veel meer zullen zijn, aangezien het een veld is in volle expansie en steeds meer toepasbaar is op meer velden en in staat is om complexere problemen op te lossen.

Wilt u Deep Learning in een van uw processen toepassen? Neem contact met ons op!

Wilt u meer weten over Deep Learning en zijn toepassingen? Hier kunt u een selectie van berichten in onze blog zien.

De rol van Cobots in Industrie 4.0
Zijn kunstmatige visiesystemen duur?

Wilt u enige van onze gerelateerde projecten kennen?

Automatische reiniging van ketels
Wingerd snoeirobotten
Extern project monitoring
Batterij aansluiting met kunstmatige visie
Variabele code lezen