Présentation de l’atelier pratique d’IA
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Clean Water AI
La solution Clean Water AI utilise un réseau de neurones profond pour détecter les bactéries et les particules dangereuses dans l’eau. L’eau potable peut être observée à un niveau microscopique avec une détection en temps réel.
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Le besoin
Il peut être difficile de contrôler la salubrité de l’eau sur un vaste réseau de distribution municipale d’eau potable. La contamination par des bactéries ou des particules dangereuses est souvent difficile à détecter avant la survenue de problèmes de santé.
L’idée
L’intelligence artificielle détecte les problèmes de contamination de l’eau, en utilisant des modèles préconçus pour reconnaître des particules nocives et des bactéries. Les dispositifs de distribution qui surveillent la salubrité de l’eau aident les villes à détecter une contamination le plus rapidement possible.
La solution
La solution Clean Water AI forme un modèle de réseau neuronal, puis le déploie sur des appareils de pointe qui classifient et détectent des bactéries et des particules nocives. Les villes peuvent installer des dispositifs IoT pour les sources d’eau afin de surveiller la qualité en temps réel.
Contrôle de la salubrité de l’eau en temps réel
La solution Clean Water AI utilise l’IA et des caméras haute définition pour détecter des bactéries et des particules dans une source d’eau.
Détails techniques pour Clean Water AI
La solution Clean Water AI forme le modèle de réseau neuronal convolutif sur le cloud, puis le déploie sur des appareils de pointe. Nous avons utilisé Caffe, un cadre d’apprentissage approfondi, qui permet une fréquence d’image plus élevée lors de l’exécution avec Intel Movidius Neural Computing Stick.
Un appareil IoT permet ensuite de classifier et de détecter les bactéries dangereuses et les particules nocives. Le système peut s’exécuter en continu en temps réel. Les villes peuvent installer des dispositifs IoT pour différentes sources d’eau afin de surveiller la qualité de l’eau et une contamination en temps réel.
La solution Clean Water AI a été conçue en tant que preuve de concept avec un microscope et une carte Up2. L’ensemble du prototype coûte moins de 500 $ et il est question de faire évoluer la production pour aider à réduire les coûts unitaires.
Ressources :
Gen Studio
Gen Studio est un prototype créé en collaboration avec le Metropolitan Museum of Art, Microsoft et MIT. Gen Studio utilise l’IA pour naviguer visuellement dans la collection d’art du Met.
Snow Leopard Trust
La solution Snow Leopard Trust utilise l'IA pour étudier les panthères des neiges en liberté. Les pièges photographiques, le Machine Learning et les services cognitifs permettent d'accélérer l'analyse des panthères et d'identifier leurs activités.
Angel Eyes
La solution Angel Eyes est un appareil IoT qui surveille la position et l’environnement de sommeil du bébé. Les parents peuvent consulter un flux en direct depuis n’importe où et recevoir des notifications si l’appareil détecte des problèmes.
PoseTracker
La solution PoseTracker utilise le deep learning pour suivre la position et l’orientation des objets. Cette solution utilise la caméra de votre téléphone pour mesurer et suivre l’angle, l’orientation et la distance d’un article en temps réel.
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