Apple, yapay görme zekası, akıllı üretim, gelişmiş makine öğrenimi verimliliği ve uç tabanlı zekaya odaklanan Kanadalı Darwin AI adlı başka bir yapay zeka girişimini sessizce satın aldı.
Bütün bunlar Apple’ın gelecek planları açısından kritik görünüyor.
Darwin AI kimdir?
Tarafından bildirildiği gibi BloombergDarwin AI ekibinin birkaç üyesi artık Apple’a katıldı. Görünüşte bir görsel kalite kontrol şirketi olan Darwin AI, elektronik üreticilerine ürün kalitesini ve üretim verimliliğini artıracak bir araç sağlamak için geliştirildi.
Üzerine bir not arm.com DarwinAI’nin patentli Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) platformunun Audi, BMW, Honeywell ve Arm dahil olmak üzere bir dizi Fortune 500 şirketinde kullanıldığını öne sürüyor. Bu site aynı zamanda teknolojinin geliştirilmesinde kullanıldığını da açıklıyor. Kovid-Net, göğüs röntgeni yoluyla COVID-19’u teşhis etmek için açık kaynaklı bir sistem. (Şirket aynı zamanda Gartner’ın Ekim 2019 raporunda da harika bir satıcı olarak ilan edildi. Kurumsal Yapay Zeka Yönetişimi ve Etik Yanıt Alanında Harika Satıcılar rapor.
Darwin AI’nin Twitter/X ve YouTube yayınları silinirken, Biraz fikir veren dört yıllık video Teknolojinin nasıl çalıştığına dair bilgiler Arm Yazılım Geliştiricileri/YouTube aracılığıyla hâlâ mevcuttur. Yine de dört yıl, yapay zeka teknolojisi inovasyonu açısından çok ama çok uzun bir süre; özellikle de kurucu ortağı Alexander Wong’un 2021’de dünyanın en iyi şirketlerinden biri olarak sıralandığı bir şirket için. Stanford Üniversitesi’nden dünyanın önde gelen bilim adamları.
Akıllı endüstriler için bir araç
Temmuz 2023’te CEO Sheldon Fernandez şunları açıkladı: SMT007 Dergisi (s.16) şirketin “PCB’lerin görsel incelemesini etkileyici bir şekilde yapmak için derin öğrenmedeki en son araçlarımızdan yararlandığını” söyledi.
Bu tür sistemlerin zorlukları vardır. Görüntüye derinlemesine eğildikleri için “Yapay zeka harika olabilir, ancak görüntüler bulanıksa, yüksek çözünürlükte değilse veya iş akışlarıyla çalışmıyorsa etkili bir ürün olmayacaktır” dedi. .
Fernandez, şirketinin geliştirdiği yapay zekanın birkaç dakika içinde yeni bir PCB tasarımını tam olarak anlayacak şekilde eğitilebileceğini belirtti. Daha sonra üretim hattındaki yerini alabilir, ürün kalitesini doğru bir şekilde izleyebilir ve hataları gerçek zamanlı olarak tespit edebilir.
Ayrıca sistemin zamanla daha doğru hale geldiğini de belirtti: “Bazen bir müşteri için %93 doğruluğa sahip bir sistem ortaya koyarız, ancak birkaç ay içinde %97’ye ulaşırız” dedi.
O zamanlar gerçek robotik fabrikaların ulaşılabilir olduğunu savundu ve endüstrinin artık AGI’nin (Yapay Genel Zeka) 2026 civarında ortaya çıkacağını öngördüğünü söyledi. (Steroidler üzerinde ChatGPT’yi düşünün.)
Ayrıca Darwin yapay zekasının teknolojisinin sağlık hizmetleri teknolojisi için de etkileri olduğunu belirtmekte fayda var; fon sağlayıcı Alexander Wong, Tıbbi Görüntüleme ve Yapay Zeka alanında Kanada Araştırma Başkanıdır. Yani bunda da kilidini açabileceğiniz bir olasılıklar denizi var.
Birbirine öğreten robotlar
Şirketin yayının bir başka yönü de Ağustos 2023’te ortaya çıktı Üretim Otomasyonu Darwin yapay zekasının “birleşik öğrenme” araştırmasına dahil olduğunu bildiren makale.
Bu, robotların eğitim verilerini paylaşmadan birbirlerinden nasıl öğrenebileceklerini araştırdı. Raporun odak noktası, robotların şirket sırlarını sızdırmadan öğrenmelerini nasıl birleştirebilecekleriydi. İnanılmaz derecede basit bir ifadeyle, biraz şöyle çalışır:
- Kameralarla donatılmış robotlar, farklı öğeleri tanımayı ve uygun bir toplama yöntemi kullanmayı öğrenir.
- Öğrenilecek binlerce öğe varken yapay zeka için yeterli veri oluşturmak zaman alıcıdır.
- Birden fazla kuruluşta çok sayıda robotla çalışarak veri havuzu katlanarak genişler,
- Her robot öğrendikçe bu bilgi merkezi bir makine öğrenimi sunucusuyla paylaşılır.
- Bu veriler daha sonra birden fazla şirketteki robotlar arasında hiçbir sır açığa çıkmadan paylaşılabilir.
Bunun neden önemli olduğu, teorik olarak veri gizliliğini ve güvenliğini korurken etkili yapay zeka modellerinin çok daha hızlı oluşturulmasını sağlamasıdır; bu da Apple’ın bu teknolojiye genel yaklaşımıyla iyi uyum sağlar.
“Birleşik öğrenme olarak da bilinen dağıtılmış öğrenmeyi kullanarak, geniş bir veri yelpazesine sahip olmak ile endüstriyel ortamda verileri güvende tutmak arasında doğru dengeyi kurabiliyoruz.” dedi Jonathan Auberle, Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü’ndeki (KIT) Malzeme Taşıma ve Lojistik Enstitüsü’nden (IFL). KIT araştırmaya öncülük etti.
Uçan veriler mi? Daha az veri gönder
Darwin AI’nın çalışmasının bir başka yönü de, 5G kullanarak uç bilişime uygun bir AI geliştirmekti. Bir rapor 5G İnovasyon Laboratuvarı ağların neden bu kadar önemli olduğunu açıkladı,
“Endüstri 4.0 destekli akıllı fabrikada bilgisayarlar birbirine bağlı ve birbirleriyle konuşuyor. Hatlar tamamen otomatik olup robotlar tarafından kontrol edilmektedir. Otonom araçlar, malları çalışma hücrelerine ve çalışma hücrelerinden taşıyor.”
Tüm bunlar, oluşturulduğu uçtan analiz edildiği merkezi sunucuya taşınması gereken verileri üretir.
Gerçekten de “bu haberler, mobil ağların bilgisayar korsanlığına karşı dayanıklılık için oluşturulmuş özel ağlar üzerinden çok sayıda bağlı cihazı desteklemek üzere tasarlanmış kablosuz teknolojiler (ağ dilimleme, SD-WAN, vb.) oluşturmasına rağmen üretimde yapay zeka kullanımının çoğalmaya başlamasıyla birlikte geliyor. aynı zamanda yüksek QoS seviyeleri sunmak için” başka bir yerde belirttiğim gibi.
Apple’ın yapabilecekleri
Darwin AI özgeçmişinde üretime bu kadar odaklanıldığında, Apple’ın teknolojinin bir kısmını kendi üretim hatlarında kullanması makul görünüyor. Bunu yapmak, şirketin döngüsel bir üretim sistemi kurma ve giderek küreselleşen iPhone üretim hatları ağında verimliliği artırma arayışında yardımcı olabilir.
Ancak verileri özel bir şekilde kullanarak etkili makine öğrenimi modelleri oluşturma kapasitesi, dolaşımda bir milyardan fazla aktif olarak kullanılan cihaz bulunan bir şirket için de yararlı olacaktır. Ağda taşınması gereken verileri en aza indirme yeteneğinin de önemli bir etkisi var; özellikle de Apple’ın neredeyse tamamen uçta performans gösteren yapay zeka modelleri geliştirdiği düşünüldüğünde.
Kullanıcı gizliliğini ve güvenliğini korurken makineler arasında içgörü paylaşma kapasitesi, en iyi yapay zeka sistemlerinin ihtiyaç duyacağı türden yüksek kaliteli verilerin üretilmesine yardımcı olabilir. Noktaları birleştirmemek zor ve bu sistemler ile Vision Pro arasında bir sinerji görmemek gerçekten zor.
Sonuçta, üretim hattındaki arızaları tespit etmeye hazır otomatik sistemler varken, baş mühendisin herhangi bir olay müdahale ekibini göndermeden önce Vision Pro’yu kullanarak daha yakından inceleme yapmasının bir sonraki hamlesi açıktır.
Bu elbette birçok sonuçtan sadece biri. Ancak yapay zeka ile ilgili Apple haberlerinin seli bir sele dönüştükçe, Apple WWDC’ye hazırlanırken yapay zeka ile ilgili heyecan verici haber duyurularına bahis koymaya başlasanız iyi olur. Sonuçta nesnelerin interneti zaten mevcut; artık yalnızca birlikte daha iyi çalışmaları gerekiyor.
Lütfen beni takip edin Mastodonveya bana katılın AppleHolic’in barı ve ızgarası Ve Elma Tartışmalar MeWe’deki gruplar.
Telif Hakkı © 2024 IDG Communications, Inc.
