Reconnaître une pomme est une chose simple, même pour les tout-petits. Ce n’est pas le cas pour un drone, il faut entraîner les modèles d’IA sur de très nombreuses images de pommes : une pomme dans l’ombre, une pomme au soleil, une pomme de devant, de dos, du point de vue d’une grenouille…
Cela prend du temps, mais l'apprentissage automatique apprend efficacement de la même manière que les humains. « Pour qu'un bébé sache qu'il s'agit d'une pomme, il peut regarder différents types d'images et reconnaître qu'il s'agit d'une pomme », explique Andy Kong, assistant de recherche à l'Université de Hong Kong.
Microsoft et DJI affirment que les drones équipés de cette technologie peuvent être utilisés dans un certain nombre de scénarios. Si vous possédez un immense entrepôt, les drones peuvent aider à atteindre des zones inaccessibles par les employés et à contrôler le stock. Si vous êtes une société immobilière, vous pouvez facilement inspecter les bâtiments pour détecter les fissures et la rouille.
C’est pourquoi les deux sociétés ont organisé le concours universitaire commun « AI x Drones », réunissant des étudiants de trois universités de Hong Kong pour créer des modèles d’IA permettant aux drones de reconnaître différents types de fruits.
Les étudiants ont ensuite lâché leurs drones dans des zones où des fruits étaient dispersés et les ont laissés agir. Les écrans montraient le succès de leurs modèles - étiquetage du fruit, et un chiffre indiquant à quel point le drone est certain que la banane est bien une banane.
Les équipes ont utilisé un DJI Phantom 4 Pro, capable de filmer des séquences 4K ultra HD, que l’intelligence artificielle de Microsoft examine ensuite de près pour comprendre ce qu’il voit.
L'arme secrète ? Analyser des données proches de leur source. Le cloud computing est certes plus puissant, mais le temps de transmission ajoute un énorme retard.
Source: abacusnews.com