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IA-Otimizada pela Realidade Mista
A IA está mudando profundamente a maneira como os aplicativos de realidade mista percebem o ambiente no qual estão inseridos.
A IA e o Deep Learning estão mudando demasiadamente a forma como os aplicativos de Realidade Mista percebem seu ambiente. De fato, a adição de inteligência aos aplicativos contribui para fornecer uma experiência realmente envolvente e cada vez mais próxima do conceito de Intelligent Edge, com dados analisados localmente, onde são gerados, minimizando os prazos de latência.
A Valorem Reply já está atuando no universo da Intelligent Edge com resultados interessantes, como os obtidos com a aplicação da IA em um dispositivo HoloLens. O vídeo mostra um aplicativo de demonstração que usa um modelo de Deep Learning treinado para reconhecer objetos específicos. O modelo foi incorporado a um aplicativo para HoloLens, explorando o Windows Machine Learning (WinML), a fim de permitir o reconhecimento de objetos quase em tempo real. Graças à função espacial do HoloLens, também é possível detectar a distância dos objetos, que são transferidos para o usuário por síntese de fala.
Nos próximos anos, veremos um rápido crescimento de chips de aceleração de IA para a Intelligent Edge, uma inovação que está alimentando o uso generalizado de modelos rápidos de Machine Learning em dispositivos de baixa latência dos clientes. Esses chips de aceleração, VPU/NPU (unidade de processamento de visão / unidade de processamento neural), em breve estarão disponíveis em todos os dispositivos, assim como GPUs (unidade de processamento gráfico). O uso desses chips, juntamente com soluções inteligentes em nuvem, permitirá o desenvolvimento de casos de uso interessantes, capazes de criar valor em várias áreas.
A Valorem Reply já está explorando o potencial oferecido por esses mundos, durante as fases associadas à criação de um modelo de Machine Learning. Os modelos em nuvem são treinados para aproveitar o poder da computação em nuvem, juntamente com a capacidade de escalar recursos durante a fase de treinamento mais intensa. Posteriormente, o algoritmo Deep Learning é avaliado em dispositivos de edge com maior latência, para fornecer resultados em tempo real.
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