Potencialize a Eficiência de Produção com a Solução de Aprendizado Profundo da DarwinAI

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Potencialize a Eficiência de Produção com a Solução de Aprendizado Profundo da DarwinAI

Sumário

Introdução

O que é a Darwin AI?

A equipe
Nossas conquistas
Nossa nova tagline

Estudo de caso

Cliente e problema
Processo de fabricação
Solução para detecção de defeitos visuais

A tecnologia Jensen

Explicabilidade quantitativa
Diferenciação de outras plataformas
Inferência na borda

Gerenciamento de dados e rotulação

Importância da rotulação de dados
Workflow genérico
Ferramentas de rotulação de imagens

Plataforma de produtos Darwin AI

Visão geral
Além da inferência na borda
Centralização e gerenciamento de modelos

Conclusão

Dúvidas frequentes

Recursos e Contato

Detecção de Defeitos Visuais na Fabricação com a Darwin AI 👀👨‍🔬🚀

Olá a todos! 👋

Bom dia e obrigado por se juntar a nós mais uma vez em mais um dos nossos Tech Talks. Se você é novo por aqui, seja bem-vindo, e se já esteve conosco antes, obrigado por dedicar seu tempo para estar conosco hoje.

Eu sou Mary Bennion e serei a moderadora da nossa apresentação de hoje. Antes de começarmos, gostaria de compartilhar algumas maneiras pelas quais você pode entrar em contato conosco.

Jake, pode compartilhar o slide com as informações de contato?

Aqui estão algumas maneiras de nos encontrar e nos conectar:

Você pode nos enviar um tweet em @armsofterdev e nos marcar como @darwinai se você ouvir Algo durante esta apresentação que te inspire ou chame sua atenção.
Temos um canal no YouTube para desenvolvedores, onde postaremos esta apresentação depois. Fique à vontade para se inscrever e conferir nossas futuras Tech Talks.
Se você tiver interesse em participar de futuros Tech Talks, temos um link onde você pode se registrar e ficar por dentro dos próximos eventos.

Mais uma coisa: depois da apresentação, ficaríamos muito gratos se você pudesse preencher nossa pesquisa. Queremos muito ouvir o feedback de todos vocês para entender o que estamos fazendo bem, quais são os tópicos que vocês estão interessados e se há algo que ainda não estamos trazendo para vocês. Suas sugestões são muito valiosas para tornarmos nossas apresentações ainda mais informativas e interessantes.

E, como agradecimento pelo seu tempo, estamos sorteando placas Arduino Nano 33 BLE para aqueles que preencherem a pesquisa.

Jake, pode compartilhar o próximo slide com os próximos Tech Talks?

Aqui estão os próximos Tech Talks que teremos nas próximas semanas. Por favor, certifique-se de se registrar para eles. Todos são ótimos, e é difícil escolher qual deles é mais emocionante. Então, vá até o nosso site para fazer sua inscrição.

Agora, vamos para próximo slide e iniciar a apresentação! Estou muito feliz em apresentar a vocês a Darwin AI. Já estou impressionada com eles há algum tempo, especialmente desde o lançamento do Covet Net, que eles disponibilizaram como open-source para ajudar o mundo na luta contra o COVID. Esta é apenas uma das muitas coisas incríveis em que eles estão envolvidos. Tenho certeza de que vocês vão gostar de ouvi-los. Temos hoje Alex Wong, cofundador e cientista-chefe da Darwin AI, e Jake Walker, gerente de produto sênior da Darwin AI. Então, Jake, você está pronto? As coisas estão indo bem por aí?

Sim, obrigado, Mary. Estou pronto e animado para mostrar a todos o que estamos desenvolvendo. Vamos lá!

Ok, obrigada Jake. Então, para começar, vamos falar um pouco sobre a Darwin AI. Somos uma equipe pequena, mas em crescimento, com mais de 30 membros. A maioria de nós tem doutorado ou mestrado na área de IA, o que é realmente incrível. Estar cercado por tantas pessoas inteligentes é muito gratificante, e estamos constantemente aprendendo e nos desafiando. Até agora, investimos mais de 9 milhões de dólares, temos mais de 30 patentes, mais de 600 publicações e mais de 20 prêmios de pesquisa. Somos uma equipe experiente, com experiência em empresas multinacionais como Audi, Honeywell, Lockheed Martin, entre outras.

Nossa nova tagline é "Construindo IA confiável para escalar" e nosso objetivo é capacitar empresas líderes a resolverem seus desafios mais críticos utilizando IA explicável. Nós queremos criar um progresso positivo para empresas em todo o mundo.

Agora, vou passar a palavra para Alex para falar sobre nossa solução de síntese generativa.

Obrigado, Jake. Vou falar um pouco mais sobre a nossa solução de síntese generativa na Darwin AI e como ela ajuda a melhorar a confiabilidade das soluções de IA implantadas. Com nossa tecnologia de explicabilidade quantitativa, somos capazes de fornecer insights adicionais para garantir uma Alta precisão e confiabilidade em todo o sistema. Isso nos permite fazer mais com menos dados e melhorar a explicabilidade localizada para mostrar as causas raiz com o contexto adequado.

Como nossa explicabilidade quantitativa se diferencia das outras abordagens populares, como o LIME (Local interpretable model-agnostic explanations) e o Shap (SHapley Additive exPlanations)? Bem, nossa abordagem é muito mais quantitativa e fornece explicações muito mais detalhadas sobre o processo de tomada de decisão do modelo de IA. Nosso foco está em fornecer uma compreensão precisa sobre os fatores críticos que levaram a uma determinada decisão, e não apenas uma visão geral do que pode ser importante.

Agora, vou mostrar um exemplo para ilustrar como nossa explicabilidade quantitativa funciona na prática. Neste exemplo, estamos testando um modelo de classificação de imagens de aviões de guerra. Com a explicabilidade quantitativa da Darwin AI, podemos identificar o componente mais crítico da imagem, no caso, o bico do avião, que teve grande influência na decisão do modelo de classificar a imagem como avião de guerra com alta confiança.

Comparado às abordagens de explicabilidade convencionais, como o LIME e o SHAP, nosso método fornece uma explicação muito mais precisa e quantitativa. Enquanto essas abordagens geralmente fornecem mapas de calor que não estão diretamente ligados à tomada de decisão do modelo, nossa solução permite entender os fatores críticos quantitativamente, relacionando-os diretamente ao processo de tomada de decisão.

Essa capacidade de explicabilidade quantitativa permite que nossos clientes tenham maior confiança nas soluções de IA que implantam. Eles podem entender o motivo de uma determinada decisão e justificar isso de forma quantitativa.

Agora, passo a palavra de volta para Jake para falar sobre como nossa tecnologia pode ser aplicada à detecção de defeitos visuais na fabricação.

Obrigado, Alex, por essa explicação detalhada sobre a tecnologia Jensen. Agora, vamos falar sobre a detecção de defeitos visuais na fabricação e como nossa tecnologia pode ajudar nesse processo.

Trabalhamos com um cliente global do setor aeroespacial e de defesa há mais de 50 anos. Eles têm mais de 50 fábricas e mais de 10.000 funcionários. O problema enfrentado por eles é que, ao fabricar produtos de controle de movimento avançados para aplicações críticas na indústria aeroespacial, cada componente precisa atender a rigorosos padrões de qualidade.

Os PCBs (Placas de Circuito Impresso) não são exceção. Por exemplo, os padrões de aceitação da NASA exigem que mais de 20 tipos de defeitos de superfície sejam identificados e corrigidos. No entanto, esse fabricante estava enfrentando dificuldades em seu processo de inspeção existente ao fabricar as placas de circuito impresso, como tempo de espera prolongado e altas taxas de perda.

Com a nossa solução de detecção de defeitos visuais, podemos ajudar a resolver essas dificuldades, otimizando o processo de inspeção e aumentando a produtividade. Utilizando a nossa tecnologia de aprendizado profundo, podemos treinar modelos para identificar e classificar defeitos nas placas de circuito impresso com alta precisão.

Agora, deixe-me explicar como funciona o nosso processo de fabricação. Primeiro, temos um processo padrão em uma instalação de fabricação, onde matérias-primas são usadas para construir um produto em várias etapas, seguido por uma inspeção de qualidade completa. Se houver algum problema com o produto final, ele será descartado ou precisará passar por retrabalho.

No entanto, uma abordagem mais eficiente seria realizar inspeções de qualidade após cada etapa do processo, evitando que os defeitos se propaguem e economizando tempo e recursos. Com a nossa solução de detecção de defeitos visuais, é possível verificar a presença de defeitos em tempo real em cada etapa do processo de fabricação, melhorando a eficiência e reduzindo custos.

Em relação à coleta de dados e rotulagem, entendemos que a qualidade dos dados é fundamental para garantir a construção de um modelo confiável. Estamos cientes de que mesmo o melhor modelo de IA não será preciso se os dados não forem rotulados corretamente. Por isso, desenvolvemos ferramentas de rotulagem de imagens que facilitam e agilizam o processo de rotulagem para nossos clientes.

Essas ferramentas permitem que especialistas em assuntos rotulem as imagens de forma colaborativa, alcançando um consenso em relação aos rótulos dos defeitos. Essa abordagem colaborativa melhora a precisão e a confiabilidade dos rótulos, garantindo que o modelo seja treinado corretamente.

Além disso, nossa plataforma oferece recursos para gerenciamento de modelos, feedback dos usuários, um catálogo de defeitos e muito mais. Tudo isso é projetado para facilitar a implementação e o uso de modelos de IA nas operações de fabricação.

Para resumir, a Darwin AI oferece uma solução completa para a detecção de defeitos visuais na fabricação, desde a coleta de dados até a implantação de modelos de IA otimizados para a borda. Nossas tecnologias avançadas de explicabilidade quantitativa e síntese generativa nos diferenciam das outras plataformas disponíveis no mercado.

Se você estiver interessado em saber mais sobre como a Darwin AI pode ajudar sua empresa, não hesite em entrar em contato conosco. Temos uma equipe experiente pronta para te ajudar a implementar soluções de IA confiáveis em seu fluxo de trabalho de fabricação.

📝 Conclusão

A detecção de defeitos visuais na fabricação é uma área crucial para garantir a qualidade dos produtos. A Darwin AI oferece uma solução completa e inovadora, utilizando tecnologias avançadas como a explicabilidade quantitativa e a síntese generativa. Nossa equipe experiente e nossa plataforma de produtos podem ajudar as empresas a melhorar o processo de inspeção, reduzir custos e aumentar a produtividade. Não hesite em entrar em contato conosco para saber mais sobre como podemos impulsionar a qualidade em sua linha de produção.

FAQ

P: Quais são os principais benefícios da detecção de defeitos visuais na fabricação? R: A detecção de defeitos visuais na fabricação pode trazer diversos benefícios, como a redução do tempo de espera e a diminuição das taxas de perda. Além disso, essa tecnologia ajuda a garantir a qualidade dos produtos e evitar penalidades por atrasos na entrega.

P: Como a tecnologia Jensen da Darwin AI se diferencia de outras soluções disponíveis no mercado? R: A tecnologia Jensen se destaca por sua explicabilidade quantitativa, que fornece insights detalhados sobre o processo de tomada de decisão dos modelos de IA. Além disso, nossa solução oferece maior flexibilidade e adaptabilidade, podendo ser implantada em uma ampla variedade de ambientes de fabricação.

P: Como funciona o processo de rotulagem de dados na Darwin AI? R: A Darwin AI desenvolveu ferramentas de rotulagem de imagens que facilitam e agilizam o processo de rotulagem para os clientes. Por meio dessas ferramentas, os especialistas em assuntos podem colaborar na rotulagem das imagens, alcançando um consenso em relação aos rótulos dos defeitos.

P: Qual é o tempo médio de implementação da solução de detecção de defeitos visuais da Darwin AI? R: O tempo de implementação da solução pode variar dependendo do caso de uso e da disponibilidade dos dados necessários. Em média, o processo pode levar de uma semana a quatro semanas. No entanto, nossos especialistas estão prontos para te ajudar em todas as etapas do processo.

Recursos