AWS发布的五大用于工业领域的机器学习服务有哪些优势?

人工智能的触角正在无限延伸至我们的生活和生产当中,未来,人工智能所能够覆盖的行业范围和领域以及通过人工智能再度衍生出的新的产业业态,一定会超过我们目前的想象能力,而推动人工智能发展的重要技术支撑则是机器学习。

作为全球云计算领导者的亚马逊云服务(AWS)在机器学习领域研发、开拓出的产品和服务同样成绩斐然,迄今为止,几乎每年都以200多个服务和功能的推出在加速创新迭代,所服务的企业用户超过10万个,在这10万企业客户当中,所涉及的行业类别可谓是五花八门。

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12月9日,在AWS举办的年度盛会——AWS re:Invent上,AWS宣布了Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama Appliance、AWS Panorama SDK和Amazon Lookout for Vision五大机器学习服务。

这可以被视为AWS在人工智能领域的重磅发声。那么AWS提供给企业的机器学习服务有什么优势,为什么大家会不约而同的选择AWS?

首先,AWS整个机器学习服务的具有特别优秀的宽度和深度表现,简单说就是对于各种分门别类的应用场景,AWS都能够精准适配。

第二AWS不仅在云计算而且在机器学习领域也始终保持开放的心态,与客户、开发者之间保持积极互动、相互集成的关系,这样使得整个产品或是服务,都能够起到集大家所成的效果。具有更加普世的效果和意义。

第三AWS在机器学习领域,给客户提供的是一种工具,而且这种工具可以在客户使用的工程中,不断让客户提升自己的能力,能让客户掌握自身能力不断升华的路径。

Amazon Monitron和Amazon Lookout for Equipment通过机器学习支持预测性维护

Amazon Monitron帮助客户免去了从头开始构建先进的、由机器学习驱动的预测性维护系统的高成本需求和复杂性,使他们能够专注于其核心制造、供应链和运营功能。另外为了提高系统的准确性,技术人员还可以在移动应用程序中输入有关警报准确性的反馈,帮助进一步改善Amazon Monitron。

对于已经拥有传感器但不希望自己构建机器学习模型的客户,Amazon Lookout for Equipment让客户可以将传感器数据发送到AWS,由AWS为其构建模型并返回预测结果,从而检测异常设备行为。Amazon Lookout for Equipment帮助客户从其现有传感器中获得更多价值,使得客户能够及时做出从根本上改善整个工业流程的决策。

AWS Panorama通过计算机视觉改善工业运营和工作场所安全

许多工业和制造业客户希望在其设施和设备的实时视频中使用计算机视觉技术自动执行监测或视觉检查任务,并实时做出决策。对此,AWS Panorama Appliance提供了一种新的硬件设备,使组织可以将计算机视觉添加到客户可能已经部署在本地的摄像机中。AWS Panorama Appliance还可与适用于零售、制造、建筑和其他行业的AWS和第三方经过预先培训的计算机视觉模型一起使用。此外,客户使用Amazon SageMaker自主开发的计算机视觉模型也可以部署在AWS Panorama Appliance上。

AWS Panorama软件开发套件(SDK)允许工业相机制造商在新相机中嵌入计算机视觉功能

AWS Panorama软件开发套件(SDK)帮助硬件供应商开发可在边缘有效运行计算机视觉模型的新型摄像头。使用AWS Panorama SDK构建的摄像头可在多种用例中运行计算机视觉模型,例如检测快速移动的传送带上的损坏部件或定位那些脱离指定工作区域的器械等。

Amazon Lookout for Vision可以低成本自动、快速、准确地对图像和视频进行视觉异常检测

在制造业中,由于忽略某些细微错误而导致的生产线停产每年导致数百万美元的成本超支和收入损失。计算机视觉技术可以保证持续识别外观缺陷所需的速度和准确性,但实施过程却可能非常复杂,并需要数据科学家团队来构建、部署和管理机器学习模型。对此,Amazon Lookout for Vision为客户提供了一种高精度、低成本的异常检测解决方案,可以通过机器学习技术每小时处理数千张图像以发现缺陷和异常。

客户将摄像头图像批量或实时发送到Amazon Lookout for Vision以识别异常,例如机器部件的裂纹、面板上的凹痕、不规则形状或产品上的颜色错误等。然后,Amazon Lookout for Vision报告与基线不同的图像,以便客户采取适当的措施。Amazon Lookout for Vision有强大的技术能力可以处理因工作环境变化而引起的相机角度、方位和照明方面的差异。客户可以通过至少提供30张“良好”状态的图像建立基线,准确、一致地评估机械零件或制成品。

在工业企业中,在生产过程中的每个环节以及每个环节上的细节,都会表现出或多或少的风险或者不优化问题,那么AWS基于这些现实情况,帮助工业和制造业客户在其生产过程中嵌入智能能力,以提高运营效率,改善质量控制、信息安全和工作场所安全。

这些服务代表了现有最全面的从云端到边缘的工业机器学习服务套件,通过结合先进的机器学习、传感器分析和计算机视觉功能,解决工业客户面临的常见技术挑战。

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2020-12-10
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