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【110年 解決方案】 客製化AI模型 嘉衡科技協助客戶加速導入AI應用

新冠肺炎病毒(COVID-19)疫情之後,加速各行各業運用數位工具進行數位轉型的腳步,然而,對於企業主而言,不免要問:到底值不值得導入AI?導入之後對於企業本身產生多大的效益?事實上,現階段有許多自動化機器學習(AutoML)的平台,均可以協助企業加速導入AI化、建立AI模型,讓企業導入AI變得簡單化。

企業導入AI面臨挑戰大,自動化機器學習平台提供解方

嘉衡科技總經理梁百鋒表示,企業導入AI,面臨了人才難找、資料處理、建模時效、生產結合、技術掌握及成本效率等種種問題,然而,不是每一個環節或流程都需要導入AI技術,企業需要的是滿足業務需求的人工智慧客製化解決方案,因此AutoML是企業應用人工智慧技術的核心工具。 以往要建立100個AI模型,需要100個建模專家,運用AutoML,建100個模型,只需要幾個資料科學家。AI模型建立之後,加入企業生產流程,使得複雜的應用場景,透過高度客製化建模,就能滿足客戶的需求。

在企業導入AI的過程中,以往都高度倚賴人工智慧專家,未來則由產業專家驅動,以解決企業實際業務場景應用為成功關鍵。梁百鋒認為,有四大關鍵階段:

一、 場景選擇:判斷機器學習對於解決問題是否為正確的方式。

二、 數據準備:資料只是材料,如何選擇「對」及「有效」的資料才是關鍵。

三、 模型建立:注意模型的設計效率,多模型組合才能解決問題。

四、 生產整合:模型滿足生產的限制條件,同時基於生產條件的調適彈性。 要解決傳統人工智慧模型設計所面臨到的業務場景多、落地門檻高、落地周期長、成本高等問題,就必須利用AutoML技術打造一個自動化平台,就能有效解決人工智慧發展與落地的問題。

DarwinML 四大核心技術,協助企業從「零」開始設計模型

嘉衡科技所開發的DarwinML 是以基因演化理論為基礎的人工智慧機器學習模型自動化設計(AutoML)平台 ,DarwinML以演化的方式進行機器學習與深度學習模型的自動設計和優化,具備極佳模型生成與模型超參數優化能力,可從「零」開始自動設計模型。

DarwinML 四大核心技術分述如下:

一、模型基因庫:收入大量的演算法和基礎模組,可應用於深度學習(Deep Learning)、機器學習 (Machine Learning)、及數據特徵提取 (Feature Extraction)。

二、自動演化算法:採用了遺傳學演算法(Evolutionary Algorithm)、模型解釋性統計法和強化學習技術,在不斷的模型演化過程中,提高模型的品質。 三、完整的模型生命周期管理:利用 DarwinML 及 Darwin Inference 建立完成封閉系統的模型產生、使用、再優化的過程。

四、多節點並行運算:可基於CPU或GPU運行多節點加速運算,並可部署在企業的私有雲,保障資料安全與模型的機敏性。

DarwinML大幅縮短建模時間,效率顯著提升

▲DarwinML大幅縮短建模時間,效率顯著提升

傳統模型設計流程中,原本從資料特徵提取、模型設計、模型訓練到參數調整,由AI工程師手工建模需要耗費3-6個月時間,但運用DarwinML自動建模,可以縮短至3-7天,時間大幅縮短,效率顯著提升。 DarwinML可以全自動目標導向生成模型與規則集,模組具備自我進化能力,其核心技術包括機器/深度學習/模型基因庫、模型演化設計演算法、大資料並行計算技術等,所產生的效益包括:

一、資料整理、資料標籤、數據清洗半自動化,標籤工作量和資料量依賴降低40%。 

二、機器學習建模縮短至分鐘級,建模能力高於傳統建模5%-10%。 

三、深度學習建模縮短至小時級,建模水準與業界最優模型一致,但模型更簡單、更快速。

(本文源自於「AI Engineering線上小聚」內容精選整理)

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【解決方案】AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管
AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管

因應製造業少量多樣的客戶需求,亟待可以找到從雲端到終端的AI解決方案。慧演智能提供軟硬整合解決方案-BailAI影像檢測解決方案,來協助傳統製造業提升製程效率及產品品質,達到轉型的初步目標。 政府宣示2017年為台灣「AI元年」之後,台灣AI新創公司如春筍般林立,成立於2018年的慧演智能即鎖定智慧製造,提供AI影像分析與流程優化的平台,以深度學習的方式檢測產品的瑕疵和組裝的步驟異常,協助企業建置從終端到雲端的基礎設施,讓工廠生產端可以自動化監控,以提升製程的效率和品質。 熟悉產線品管流程 以AI影像檢測作為創業主軸 慧演智能創辦人暨執行長劉雅雯年紀輕輕,在大學畢業之後即進入製造業,在硬碟零件的塑膠射出製程擔任品管職務,「當時已經在產線上,對於生產機台的產線流程相當熟悉」,她之後轉換跑道擔任行銷企劃、接著又擔任過AI產品經理,在時機成熟之後,劉雅雯決定創業,以製造業的AI影像辨識作為創業主軸。 「企業的困難在於缺乏AI開發團隊,即使有了AI團隊,開發專案要花很多時間,至少6-12個月」深諳市場痛點的劉雅雯表示,平台要解決的問題是提供傳統製造業不需要程式開發背景的員工,也可以自行打造AI模型的平台,從遠端協助產線的故障排除及後續的系統維護作業,來幫助企業節省開發時間及人力成本。 BailAI影像檢測平台使用場景 面對市場上提供AI影像辨識的競爭對手非常多,慧演智能的技術優勢何在劉雅雯表示,現階段許多企業備有AOI光學檢測設備,但AOI光學檢測在應用上的瓶頸是,只能用於產線速度快、數量多的瑕疵檢測,而每回檢測或生產都要重新調整參數。而根據她對產業的了解,受限於AOI設備動輒上百萬元台幣起跳,大部分中小型傳統製造業,並不具備雄厚的財力,但他們又想要做自動化檢測,這就是慧演智能的機會。 劉雅雯接著表示,傳統製造業不可能養一個包括AI工程師、資料工程師、雲端架構師、終端架構工程師等專業人才的技術團隊,而慧演智能擅長於軟硬體整合,企業透過BailAI影像檢測平台,就能輕鬆解決產線上的檢測問題。換言之,客戶只需提供影像或樣品,交由慧演智能訓練模型、部署模型及系統整合,即可輕鬆使用AI技術進行產線流程優化及監測。 參加AI新銳選拔賽 組裝行為影像辨識辨識率達9成以上 舉例而言,某家連接器廠商,技術團隊只有1-2位AI工程師。主要解決的問題是,大部分作業員都在產線上,而品管及高階主管在遠端,公司欲透過遠端監控方式掌握產線實際情況。慧演智能透過工業相機拍攝產線畫面,並將AI影像分析傳送到遠端,主管及品管人員可以透過螢幕來觀察產線組裝有無錯誤,如連接器頭跟線路有沒有接好等問題。 慧演智能的AI影像檢測架在微軟的Azure雲端平台上進行作業,也會透過終端設備,如NVIDIA的邊緣運算設備放置於檢測站周邊,透過雲端到終端的整合解決方案,協助傳統製造業提升產線效能與及早發現問題。現階段慧演智能的客群包括航空、電子周邊、連接器及金屬等相關產業。 組裝產線人體行為辨識組裝流程解決方案,準確率達9成以上 為了實證技術深度,慧演智能參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,為光寶科技提供「組裝產線人體行為辨識組裝流程」解決方案,透過相機及AI影像辨識的方式辨識產線作業員的有效工時及無效工時,也就是透過影像辨識手的姿勢及位置,來判斷作業員的組裝行為,其精準率可達9成以上。 劉雅雯補充說明,由於電子零組件組裝工序較複雜,多以人力為主,無法以機械手臂取代,因此慧演智能在光寶的組裝站裡,用鏡頭拍下作業員組裝的流程,再針對影片進行演算法的訓練、校正,最終訓練出的模型能直接判斷組裝過程是否出現任何錯誤,以改善整體流程。 導入BailAI影像檢測平台 專案開發時間可望縮短至1個月 成立三年多以來,慧演智能累積不少專案經驗,希望能將專案經驗產品化,劉雅雯指出,將於今2022年完成BailAI影像檢測試用版,客戶可依檢測物件的精細度選擇工業相機、視訊相機,甚至於X光來擷取影像,再透過平台做影像自動標記,慧演智能會提供符合場域的AI應用模型,供客戶使用,也可以在雲端終端做推論,便於製造業上線使用。包括金屬產業、工業電腦的金屬機殼、連接器、電子周邊,機械零件,皆可利用平台進行瑕疵檢測及物件辨識。 現階段慧演智能將持續提升技術能力,累積客戶的經驗完成產品化,同時加速AI檢測落地應用,中期將建置終端雲端基礎設施,將企業AI專案開發時間從6-12個月縮短至1個月,降低企業使用時間及使用門檻。長期目標將鎖定台商聚集較多的東南亞市場,將軟硬整合AI解決方案拓展到海外市場,擴大營運規模。