Points clés à retenir
L’Edge Learning par rapport au Deep Learning présente des avantages et des cas d’utilisation distincts en vision industrielle. La meilleure approche sera celle correspondant à vos besoins spécifiques en matière d’automatisation.
- Edge learning : Rapide à déployer, ne nécessitant que 5 à 10 images pour l’entraînement. Idéal pour une automatisation rapide et adaptable ne nécessitant pas d’importantes ressources de calcul.
- Deep learning : Gère des tâches complexes avec de grands ensembles de données, en utilisant des réseaux neuronaux avancés pour les applications à forte variation.
- Comparaison : L’Edge Learning privilégie la simplicité et la rapidité, tandis que le Deep Learning se concentre sur la résolution de problèmes complexes grâce à une puissance de calcul robuste.
L’Edge Learning et le Deep Learning sont des technologies basées sur l’IA pouvant être utilisées pour automatiser une variété d’applications dans les opérations de fabrication et de logistique. Cependant, il existe des différences importantes entre ces deux technologies, chacune ayant ses propres caractéristiques distinctes.
Deep learning - Conçu pour les applications complexes.
Le Deep Learning simule la façon dont les neurones interconnectés du cerveau humain renforcent et affaiblissent des connexions en vue de produire une compréhension des images. Lors du déploiement du Deep Learning, les réseaux neuronaux sont construits à partir de grands ensembles d’images d’objets similaires. En modifiant les connexions à l’intérieur et entre ces couches à chaque exposition à une nouvelle image, le deep learning apprend l’identification des anomalies et la détection des défauts.
Capable de traiter des ensembles d’images volumineux et détaillés, le deep learning est idéal pour les applications complexes ou hautement personnalisées. De telles applications nécessitent une puissance de calcul avancée, ainsi que des capacités d’entraînement robustes du fait qu’elles introduisent des variations significatives. Pour tenir compte de cette variation et capturer tous les résultats potentiels, des centaines, voire des milliers d’images, doivent être utilisées pour l’entraînement. Le Deep Learning analyse rapidement et efficacement des ensembles d’images robustes, offrant une solution efficace pour automatiser des tâches sophistiquées.
Edge learning - Conçu pour être facile à utiliser
La puissance de l’IA peut être appliquée aux problèmes d’automatisation industrielle en intégrant dès le départ la connaissance des exigences applicatives dans les connexions du réseau neuronal. Ce pré-entraînement supprime une grande partie de la charge de calcul, en particulier lorsqu’elle est prise en charge par des outils de vision industrielle traditionnels. Le résultat final est l’Edge Learning.
Les outils d’Edge Learning peuvent être entraînés en quelques minutes avec seulement cinq à dix images. Comparez cela aux solutions de Deep Learning, pouvant nécessiter des heures ou des jours d’entraînement, et l’utilisation de centaines, voire de milliers d’images. En rationalisant le déploiement, l’Edge Learning permet aux fabricants d’accélérer rapidement la production, tout en restant agiles et capables de s’adapter facilement aux changements.
Edge Learning vs Deep Learning : Un résumé rapide
Notre expert en la matière, Reto Wyss, Vice-président de la technologie IA chez Cognex, vous explique comment l’Edge Learning répond à la demande d’une automatisation puissante, mais simple à déployer.