Технологии
ИИ будет определять бракованные элементы iPhone
Foxconn намеревается усилить контроль качества компонентов, производимых для гаджетов Apple, при помощи искусственного интеллекта.
Передовая технология была разработана бывшим сотрудником Google Эндрю Нг. Он является экспертом по компьютерному обучению, возглавлял несколько крупных проектов поискового гиганта и Baidu. К примеру, в 2011 году Эндрю Нг создал алгоритм Google Brain, который мог распознавать кошек в роликах на YouTube.
При помощи методики Foxconn сможет определять неисправные печатные платы и другие составляющие будущего смартфона. Это позволит повысить производительность заводов. Система получила название Landing.ai.
Во время презентации технологии в Сан-Франциско искусственный интеллект обнаружил дефект на печатной плате, проанализировав фото с камеры.
В отличии от других систем компьютерного зрения, Landing.ai обучается невероятно быстро. Для калибровки достаточно пяти тренировочных изображений, в то время как обычной нейросети потребуется несколько тысяч образцов.
Руководство Foxconn активно занимается автоматизацией производственного процесса и с 2010 года заменяет рабочих роботами там, где это возможно. В 2016 году на заводах компании, расположенных по всему Китаю, трудилось около 40 000 механических сотрудников. Возможно, внедрение искусственного интеллекта поможет нарастить темпы производства iPhone и других гаджетов Apple.
Передовая технология была разработана бывшим сотрудником Google Эндрю Нг. Он является экспертом по компьютерному обучению, возглавлял несколько крупных проектов поискового гиганта и Baidu. К примеру, в 2011 году Эндрю Нг создал алгоритм Google Brain, который мог распознавать кошек в роликах на YouTube.
При помощи методики Foxconn сможет определять неисправные печатные платы и другие составляющие будущего смартфона. Это позволит повысить производительность заводов. Система получила название Landing.ai.
Во время презентации технологии в Сан-Франциско искусственный интеллект обнаружил дефект на печатной плате, проанализировав фото с камеры.
В отличии от других систем компьютерного зрения, Landing.ai обучается невероятно быстро. Для калибровки достаточно пяти тренировочных изображений, в то время как обычной нейросети потребуется несколько тысяч образцов.
Руководство Foxconn активно занимается автоматизацией производственного процесса и с 2010 года заменяет рабочих роботами там, где это возможно. В 2016 году на заводах компании, расположенных по всему Китаю, трудилось около 40 000 механических сотрудников. Возможно, внедрение искусственного интеллекта поможет нарастить темпы производства iPhone и других гаджетов Apple.