Indicazioni chiave
Esistono vantaggi e casi d’uso distinti tra l’edge learning e il deep learning nella visione artificiale. L’approccio migliore sarà quello che corrisponde alle tue specifiche esigenze di automazione.
- Edge learning: veloce da implementare, richiede solo 5-10 immagini per la formazione. Ideale per un’automazione veloce e adattabile senza grandi esigenze di calcolo.
- Deep learning: gestisce compiti complessi con grandi insiemi di dati, utilizzando reti neurali avanzate per applicazioni ad alta variazione.
- Confronto: l’edge learning privilegia la semplicità e la velocità, mentre il deep learning si concentra sull’affrontare sfide complesse con una forte potenza di calcolo.
L’edge learning e il deep learning sono entrambe tecnologie basate sull’IA che possono essere utilizzate per automatizzare una serie di applicazioni nelle operazioni di produzione e logistica. Tuttavia, esistono importanti differenze tra le due tecnologie, ognuna delle quali presenta caratteristiche uniche.
Deep Learning: progettato per applicazioni complesse
Il deep learning simula il modo in cui i neuroni del cervello umano rafforzano e indeboliscono le connessioni per creare una comprensione delle immagini. Nell’implementazione del deep learning, le reti neurali sono costruite da grandi insiemi di immagini di oggetti simili. Modificando le connessioni all’interno e tra questi strati ogni volta che viene esposto a una nuova immagine, il deep learning impara a individuare le anomalie e a rilevare i difetti.
In grado di elaborare set di immagini grandi e dettagliate, il deep learning è ideale per applicazioni complesse o altamente personalizzate. Queste applicazioni richiedono una potenza di calcolo avanzata e capacità di formazione solide, poiché introducono variazioni significative. Per tenere conto di questa variazione e acquisire tutti i risultati potenziali, è necessario utilizzare centinaia o migliaia di immagini per l’addestramento. Il deep learning analizza in modo rapido ed efficiente i set di immagini più importanti, offrendo una soluzione efficace per automatizzare attività sofisticate.
L’edge learning: progettato per essere di facile utilizzo
La potenza dell’IA può essere applicata alle problematiche dell’automazione di fabbrica incorporando da subito la conoscenza dei parametri dell’applicazione nelle connessioni della rete neurale. Questo pre-addestramento rimuove molto del carico computazionale, particolarmente se supportato dagli strumenti tradizionali di visione artificiale. Il risultato finale è l’edge learning.
L’edge learning può essere addestrato in pochi minuti, utilizzando da cinque a dieci immagini. Confronta questo con soluzioni basate sul deep learning, che possono richiedere ore o giorni di addestramento, utilizzando centinaia o addirittura migliaia di immagini. Grazie alla semplicità dell’implementazione, l’edge learning permette alle aziende di crescere rapidamente, rimanendo agili e in grado di adattarsi facilmente ai cambiamenti.
Edge learning vs. deep learning: Un riepilogo rapido
Ascolta il nostro esperto in materia, Reto Wyss, vicepresidente della tecnologia IA di Cognex, su come l’apprendimento edge risponde alla richiesta di un’automazione potente ma semplice da implementare.