Le kit de mod\u00e9lisation Sparse, disponible chez Hacarus, peut \u00eatre utilis\u00e9 seul ou en compl\u00e9ment des syst\u00e8mes d’inspection existants. Les principaux clients sont les fournisseurs de syst\u00e8mes de vision et les int\u00e9grateurs de syst\u00e8mes. Un autre groupe d’utilisateurs comprend les constructeurs de machines et de syst\u00e8mes qui souhaitent utiliser l’IA bas\u00e9e sur la vision dans leurs appareils, mais qui h\u00e9sitaient \u00e0 le faire jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent, car la grande vari\u00e9t\u00e9 d’installations individuelles des clients n\u00e9cessite l’adaptation d’algorithmes, qui \u00e9tait auparavant trop co\u00fbteuse.<\/p>\n
\u00ab\u00a0Avec Sparse Modeling, les d\u00e9veloppeurs peuvent construire une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de syst\u00e8mes d’inspection qui peuvent \u00eatre form\u00e9s aux exigences individuelles et peuvent donc fonctionner partout. Il n’est plus n\u00e9cessaire d’avoir des conditions optimales, comme un \u00e9clairage constant. Les OEM b\u00e9n\u00e9ficient \u00e9galement d’une plus grande flexibilit\u00e9 pour s’adapter \u00e0 l’\u00e9volution des processus de production, ce qui est essentiel pour passer \u00e0 une production industrielle IoT\/Industry 4.0 en s\u00e9rie contr\u00f4l\u00e9e\u00a0\u00bb, explique Christian Eder, Directeur Marketing chez congatec.<\/p>\n
Sparse Modeling est essentiellement une approche de mod\u00e9lisation de donn\u00e9es qui se concentre sur l’identification des caract\u00e9ristiques uniques. En termes simples, Sparse Modeling interpr\u00e8te des donn\u00e9es similaires \u00e0 celles du cerveau humain, au lieu d’analyser chaque cheveu et chaque millim\u00e8tre d’une personne.<\/p>\n
\u00ab\u00a0Les \u00eatres humains peuvent reconna\u00eetre leurs amis et leur famille en fonction de caract\u00e9ristiques cl\u00e9s, comme les yeux ou les oreilles. Sparse Modeling int\u00e8gre une logique comparable dans des syst\u00e8mes de traitement d’images intelligents. Il n’est donc pas n\u00e9cessaire de traiter la totalit\u00e9 du volume des donn\u00e9es – comme c’est le cas pour l’IA classique – mais seulement quelques donn\u00e9es s\u00e9lectionn\u00e9es. Les algorithmes bas\u00e9s sur Sparse Modeling r\u00e9duisent les donn\u00e9es \u00e0 ces caract\u00e9ristiques uniques \u00ab\u00a0, explique Hacarus CTO Takashi Someda, r\u00e9sumant ainsi les avantages de Sparse Modeling. L’encombrement de l’IA est donc beaucoup plus faible, ce qui est id\u00e9al pour les syst\u00e8mes basse consommation sans ventilateur qui sont utilis\u00e9s en continu 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et qui n’ont qu’une marge de consommation d’\u00e9nergie limit\u00e9e pour int\u00e9grer l’IA.<\/p>\n