Unitățile de procesare grafică ale NVIDIA contribuie la crearea orașelor sigure și inteligente

Unitățile de procesare grafică ale NVIDIA sunt folosite de multe companii care folosesc inteligența artificială pentru a ajuta la dezvoltarea orașelor sigure și inteligente.

NVIDIA organizează în fiecare an mai multe conferințe – GPU Technology Conference – în lumea întreaga. La începutul lunii mai, NVIDIA a prezentat o platformă inteligentă de analiză video, numită NVIDIA Metropolis, scrie securityinfowatch.com.

Metropolis aplică deep learning imaginilor video pentru aplicații ca siguranța publică, controlul traficului și optimizarea resurselor. Mai mult de 50 de companii partenere NVIDIA în domeniul inteligenței artificiale pentru oraș oferă produse și aplicații care folosesc un tip de algoritm pentru inteligența artificială, numit deep learning și GPU-urile (unitățile de procesare grafică) companiei.

Imaginile video sunt cele mai mari generatori de informații, culese de sute de milioane de camere instalate în zone ca propietăți ale guvernului, transportul public, clădiri comerciale și drumuri publice. Până în 2020 se așteaptă ca numărul de camere video să ajungă în total la un miliard.

Imaginile video sunt monitorizate de către oameni doar într-o mică parte, majoritatea fiind stocate pentru a fi vizionate mai târziu. Eforturile inițiale ale tehnicilor de analiză video în timp real s-au dovedit a fi mai puțin de încredere decât verificările realizate de oameni. Analiza video inteligentă rezolvă această provocare folosind tehnica de deep learning pe camerele video, în video-recordere și servere și în cloud pentru a monitoriza imaginile video instant cu exactitate și scalabilitate.

Inteligența artificială poate transforma piața de securitate fizică. Acum inteligența artificială se concentrează mult pe recunoașterea imaginilor, inclusiv a imaginilor video. În trecut, programatorii petreceau luni de zile pentru a stabili cum să fie recunoscută o imagine de către computer. Tehnologia denumită deep learning nu mai are nevoie de foarte multă programare ci primește foarte multe imagini de la care „învață” să deosebească diferențele. Aceasta este perioada de pregătire. După aceea se poate folosi de „deducție” pentru a interpreta noi informații pe baza celor deja existente, scrie sourcesecurity.com.

Securitatea fizică este doar o zonă în care tehnologia de deep learning și inteligența artificială sunt folosite. În supravegherea video mai mulți parteneri folosesc unitățile de procesare grafică ale NVIDIA pentru a spori eficiența sistemului propriu. Printre companiile care le folosesc se numără Avigilon pentru Appearance Search și BriefCam pentru sistemul de sumarizare video în timp real. Hikvision folosește tehnologia pentru o îmbunătățire de șase ori a detecției pietonilor în ploaie, iar Dahua mărește de cinci ori viteza sistemului de recunoaștere a plăcuțelor de înmatriculare. Alte companii care folosesc tehnologia aceasta sunt UNV Uniview (clasificarea vehiculelor), SeeQuestor (investigații), Xjera Labs (detecția oamenilor și a anumitor atribute) și Sensetime (detecția obiectelor).

Unitățile de procesare grafică Quadro ale NVIDIA permit rețelei de NVR-uri ale Avigilon să caute simultan printre sute de camere pentru a găsi imagini care par similare, ca fețe care se potrivesc, spre exemplu. Puterea de procesare rapidă și eficientă a unităților de procesare grafică, disponibilă într-o formă mică și accesibilă, oferă un sistem scalabil și eficient ca cost, dar care poate rula algoritmi compuși pentru a oferi rezultate rapide.

Dincolo de recunoașterea obiectelor, sistemul poate învăța și cum interacționează obiectele cu mediul și pot verifica anomaliile sau evenimentele neobișnuite. Spre exemplu, dacă sistemul vede că o mașină se urcă pe trotuar, poate genera o alertă.