A volte è un prezioso alleato per migliorare le soluzioni di machine learning esistenti. Air Liquide ha lavorato su un caso d’uso di intelligenza artificiale generativa volto ad aumentare le prestazioni del suo sistema di intelligenza artificiale per il conteggio automatico delle bombole di gas in entrata e in uscita dai suoi centri di riempimento.
Rendere i modelli più affidabili grazie all’intelligenza artificiale generativa
Nell’ambito del programma di ricerca Confiance.ai, sostenuto da France 2030, il gruppo del gas ha cercato come rendere il suo sistema robusto di notte e in caso di maltempo come lo è durante il giorno e con tempo soleggiato. Ed è in particolare sull’IA generativa che ha puntato per migliorare l’affidabilità dei suoi modelli.
La preelaborazione rimuovendo i fiocchi di neve o trasformando le immagini dalla notte al giorno ha consentito innanzitutto al sistema di integrare questi dati nel suo addestramento, senza ulteriore addestramento. Le squadre hanno inoltre completato la base degli scenari di addestramento generando nuove immagini di notte e neve.
Risultato: errori di conteggio notturno ridotti della metà, per prestazioni di precisione superiori al 98%. La soluzione è ora in fase di test in diverse parti del mondo prima della possibile implementazione completa.
Stai leggendo un articolo da L’Usine Nouvelle 3731 – giugno 2024
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