AI主導の自動化の未来を視覚化する

今日の急速に進化するヘルスケア分野は、AIの進歩が人々の生活を向上させていることを証明しています。マシンビジョンに関しては、疑わしい皮膚病変を正確に検出できるツールが存在します。視覚スキャンを分析して冠動脈疾患の可能性を予測するのに役立つ他のデバイスも評価されています。

おそらく最も有望な医療開発の1つは、AI支援による術中ガイダンスにより手術中の視覚化と精度を向上させるデータ駆動型外科用ロボットです。人体の内部を移動する際の課題には、狭い空間、複雑な構造、湿気の侵入などがあり、患者の安全と信頼性の高いパフォーマンスを確保するために、これらの高度に操作可能なロボットでは、密閉コネクタ、マイクロエレクトロニクス、小型センサー、カメラ機器、光ファイバーを組み合わせて使用することがよくあります。

これらの要素を組み合わせることで、熟練した人間の医師は、正確に定義された解剖学的領域にアクセスして確認し、AIにサポートされた知覚的判断をリアルタイムで下すことで、低侵襲治療を行うことができます。これにより、切開のサイズが大幅に縮小されることが多く、安全性が向上し、痛みや傷跡が軽減され、患者の回復時間が短縮され、費用が削減されます。外科用ロボットのおかげで、かつては長期の入院を必要とした多くの手術が、今では外来外来施設で行うことができるようになりました。

世界の食糧供給は極めて重要な事業であるため、農業業界では以前からスマート テクノロジーの実験が行われています。その結果、AIはすでに主要な農業活動に影響を及ぼす豊富な機能強化をもたらしています。

家畜の管理に関しては、マシンビジョンとセンサーがAI統合デバイスやドローンと組み合わされ、動物福祉の監視、群れの追跡、給餌率の評価、行動パターンの評価が行われています。一例を挙げると、赤外線画像は健康上の症状や生活状況を「見る」のに役立つと評価されており、AIでトレーニングされたモデルは動物の異常な動きを認識することを学習します。

現代の動物追跡システムで使用されているセンサーの多くはウェアラブルであり、低帯域幅通信を介してデータをクラウドに送信します。たとえば、革新的なロボット放牧モニターは、動物に取り付けられたセンサーと相互作用する電子脚バンドを使用して、社会的相互作用や摂食パターンを評価します。同様に、スコットランドなどの地域では、牛の繁殖力を監視するためにバイオセンサーベースのスマート首輪が使用されています。

作物管理に関しては、スマート温室はセンサーをアクチュエーター、HVAC技術、灌漑システム、照明と統合し、植物の成長を視覚化し、自動化し、最適化するのに役立ちます。実際、「精密農業」という用語は、農業の効率を監視するためにAI対応センサー、全地球測位システム (GPS) モニター、無線通信、無人航空機 (UAVS) を総合的に使用することを表すために造られました。たとえば、今日のスマートトラクターは、センサーネットワーク、AI駆動型ビジュアルモニター、オンボードコントローラー、その他の高度なテクノロジーを活用して、特定の運転機能の自動化、種子の事前測定と配置、肥料の散布、収穫量の評価、機器の燃料レベルに関する情報の送信などを行います。

第4次産業革命であるインダストリー4.0により、製造業者は、生産性のボトルネックを減らし、材料の取り扱いを改善する方法で情報を収集および分析できるようになります。拡大を続ける産業用IoT (IIoT) により、相互接続されたスマート ファクトリーが生まれ、MLアプリケーションとマシン ビジョンの使用によってますます強化されています。実際には、 グランドビューリサーチ 自動化と品質検査プロセスの改善に対するニーズの高まりにより、産業環境全体でマシンビジョンの採用が引き続き促進され、市場は現在から2030年までの間に7.7% のCAGRで成長すると予想されています。

製造現場では、マシン ビジョンの潜在的なユース ケース シナリオが数多く導入されています。機器の健全性を評価することがその一例です。製造業者はすでにAIを使用して工場の現場のセンサーや機械からのデータを分析し、機器の故障の可能性を予測するのに役立っています。機械が定期的なセルフチェックを実行すると、マシンビジョンは事前定義された学習アルゴリズムを活用して動作上の問題を「認識」し、予防的な修理を迅速化できます。

製品製造の面では、自動化された組立ラインは、情報を分析してリアルタイムで自己調整する高度なMLモジュールによって制御されるローカライズされたマシンツーマシン (M2M) ロジックを適用し始めています。マシンビジョンは、組み立ての各段階で材料を迅速に評価し、不良品が特定されるとすぐに除去するのに役立ちます。同様の利点は、3Dプリンティングとも呼ばれる付加製造にも及び、マシン ビジョンは、複雑な完成品に高額な欠陥が生じる前に、エラーやプロトタイプの問題を早期に発見するのに役立ちます。

マシンビジョンにより産業用ロボットもさらに進化しています。初期の工場ロボットはセンサーを使用して振動や温度などの要素を測定することしかできませんでしたが、マシンビジョンにより知覚学習が可能になり、ロボットが小さな亀裂やその他の欠陥を認識できるようになります。

今日の自動車はますます電動化が進んでおり、そう遠くない将来には多くの自動車が完全に自動運転になるでしょう。この革命には、迅速な分析のためにデータを確実に送信する多数のセンサー、カメラ、アンテナ、ケーブル、コネクタのシームレスな統合が必要です。

これらの複雑な通信リレーを搭載した自動運転車は、AIを使用して他の車両と対話しながら、道路標識、交通信号、歩行者をリアルタイムで識別します。マシンビジョンがますます普及するにつれ、安全で信頼性の高い自律走行車の運行の鍵を握るようになります。

例えば、運転席内では、マシンビジョンによって運転手が居眠りしているかどうかを判断でき、車両に警報音を鳴らして警告することができます。車両の外部では、マシンビジョンがAI対応のセンサーやカメラを補強し、利用可能な充電ステーションや駐車スペースを示すインフラストラクチャ要素を解釈できます。この同じ技術は、車車間 (V2V) 通信の強化にも役立ち、車が差し迫った車線変更の兆候を「認識」したり、隠れた危険を特定して衝突を回避したりするのに役立ちます。

もちろん、ほとんどの自動車組立ラインではすでにマシンビジョンを利用して、新しい部品の検出、品質検査の支援、ロボットによる部品の配置の支援などを行っています。運輸業界ほど、電子システムをさまざまな過酷な条件にさらしている業界はほとんどありません。そのため、AI主導のスマート ファクトリーの機能強化に関しては、運輸業界が模範を示しています。