Makine Haber

Artırılmış verimlilik için gelecek, derin öğrenmeden geçiyor

Makineler düşünmeyi öğreniyor. Derin öğrenme, bir makine öğrenme tekniği olup; bununla beraber yapay zeka da, gelecekteki en önemli teknoloji olacak. SICK, bu önemli teknolojiyi sensörlerinde kullanarak, müşterilerine daha fazla üretkenlik ve esneklik için katma değer sunuyor.

Artırılmış verimlilik için gelecek, derin öğrenmeden geçiyor

SICK

Üretimin her aşamasında daha fazla verimlilik artışına ihtiyaç varsa, akıllı makineler de bu ihtiyaca uyum sağlamalıdır. Akıllı makine dünyasına ilgi artmakta ve bununla birlikte dijital teknolojinin zorluğu da artmaktadır. Endüstriyel sensörler, bilgi kaynağı olmaya devam etmekle beraber; entegre yazılım, ağa bağlı verilerin değerlendirilmesi ve iletilmesi için de çözümler sunuyorlar. Bununla birlikte, Endüstri 4.0 eğilimi, bilgi teknolojilerinde de veri karmaşıklığı konusunda ‘geliştirilmiş’ düşünmeye ihtiyaç duyulduğu anlamına gelir. Bu sebeple, derin öğrenme kesinlikle gereklidir ve SICK ile müşterilerinin modern tesis süreçleri için izlediği bir yoldur.

Derin öğrenme bir insan gibi düşünür
Derin öğrenme, çok büyük miktarlarda karmaşık patern ve verileri tespit edebilen, aynı zamanda da işleyebilen algoritmalara ihtiyaç duyar. Yapay sinir ağları da, insan düşüncesini taklit eder ve aynı insanlarda olduğu gibi, kendisine sunulmuş örneklerden öğrenme yolunu kullanır. Sonuç olarak; bu yapılar sayesinde, bugün birkaç yıl öncesine kadar düşünülemeyecek birçok optimizasyon mümkün hale geldi. Makine ve tesislere, akıllı veriler ve özel sensörler ile birlikte en karmaşık uygulamalarda bile çözümler sunulabilir hale geldi.

Gerçeğe uygunluk
SICK’in şu andaki derin öğrenme projelerinin çoğu optik kalite kontrol alanındadır. Lojistik otomasyonunda derin öğrenme kameraları, öğretilen görüntü temelini analiz ederek ‘eğitildiği’ nesneleri veya özellikleri otomatik olarak algılayabilir, doğrulayabilir, sınıflandırabilir ve lokalleştirebilir. Örneğin; ayrıştırma hücrelerinin atamalarını optimize ederek ayrıştırma tablalarında herhangi bir yassılığın olup olmadığını kontrol edebilir. Kolilerde sarma bantlarını algılar; hatta beyaz kolilerde beyaz bantları bile algılayabilirler. Bu, otomatik paketleme işlemindeki kalite kontrolünü geliştirir ve taşınan nesnelerin analiz edilmesini sağlar. Paketler ezilmiş veya hasar görmüş ise veya paketin malzeme özelliklerinin belirlenmesi gerekiyorsa, SICK kameraları ve algoritmaları; operasyon sırasında yapıları veya özellikleri akıllıca yakalayabilir, değerlendirebilir ve ayrıştırma proseslerinde sonraki adımların başlatılmasını sağlarlar. Bu konsepte benzersiz olan bu özellik daha önce sadece insan gözü tarafından gerçekleştirilebiliyordu. Tüm SICK projelerinin nihâi amacı; müşterilerinin üretim ve lojistik süreçlerini iyileştirerek ve tesislerinin verimliliğini artırmaya yönelik derin öğrenme yapılarını uygulayabilmektir.

Üst düzey uzmanlar, karmaşık algoritmalar, yüksek işlem gücü
Sahadan gelen talepler genellikle evrensel bir çözüm için değil, daha ziyâde odak noktası belirli bir sorunu çözmeye yöneliktir. Modern 2D ve 3D kameralar, her zamankinden daha hızlı ve daha güçlü hale gelmesine rağmen, performansları şu anda geleneksel görüntü işleme algoritmaları tarafından kısıtlanmaktadır. Farklı uygulamaları ve koşulları değerlendirmek için SICK’in derin öğrenme uzmanları; müşterilerin süreç ve kalite uzmanlarıyla yakından çalışarak, tam bir işbirliği içerisinde sorunları ile ilgili gerçek taleplerini ortaya çıkarırlar. Benzersiz süreç uzmanlıkları sayesinde, simülasyon eğitiminin temelini ve sensördeki sonraki derin öğrenme algoritmalarının kalbini oluştururlar.

Büyük miktarda bilgiyi işleyebilir
Derin öğrenme algoritmasının karmaşık bir ağ mimarisi, büyük miktarda bilgiyi işleme özelliğine sahiptir. Buna rağmen, derin bir öğrenme ağını eğitmek için gereken süre birkaç saatten biraz fazladır. Derin öğrenme ağları aynı zamanda, yeniden eğitilebilir ve yeni koşullara uyarlanabilir özelliklere sahiptir. Bu sayede, proseslerde olacak güncellemere rahatlıkla yeniden adapte olabilirler. SICK, büyük veri havuzları ve nöronal ağ eğitimi için güçten bağımsız, dâhili işleme ve bilgi teknolojisi sistemlerini kullanmaktadır. Oluşturulan derin öğrenme algoritmaları, sensöre bulut üzerinden lokal olarak yerleştirilir. Bu da, onları güvenli ve akıllı bir kamerada doğrudan kullanılabilir hale getirir.
Makinelerin gerçekten üstün olması için halen uzun bir zaman vardır ve temel çalışma halen insanlar tarafından yapılmaktadır. Ancak, bugün bile derin öğrenme etkileyici sonuçlar elde etmekte ve birçok fayda sunmaktadır. Bu dijital teknolojiye yaptıkları yatırımı hızlandırarak kaç şirketin ve endüstrinin büyümelerini desteklemeye karar vereceğini sadece zaman gösterecek.

ZİYARETÇİ YORUMLARI

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu aşağıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.

BİR YORUM YAZ