Projetos do Laboratório de IA
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AI AirSim Drones
O AirSim cria uma versão 3D de um ambiente real. Um drone simulado captura imagens e gera um modelo de custom vision. Em seguida, os serviços de AI usam o modelo para identificar objetos ou pessoas nas imagens.
A necessidade
Geralmente é dispendioso e arriscado coletar imagens para treinar um modelo personalizado durante a recuperação de desastres ou operações de busca e salvamento. A implantação de modelos de custom vision AI em dispositivos da borda (edge) seria um desafio sem recursos avançados de processamento.
A ideia
O AirSim nos permite criar uma versão 3D do ambiente real para processar o modelo de custom vision. Um drone simulado tira fotos e, em seguida, o serviço de custom vision treina um modelo personalizado para encontrar objetos ou pessoas nas imagens.
A solução
Em um teste, um drone pilotado tirou fotos de bichos de pelúcia em um campo de futebol simulado. Em seguida, o serviço de custom vision treinou um modelo para identificar cada bicho. Conforme o drone os encontrava, era enviado um alerta.
Crie e monitore um ambiente virtual
Descubra como o AirSim simula um ambiente e, em seguida, cria uma versão 3D do ambiente real.
Detalhes técnicos do AirSim - Drones
Para este cenário de busca e salvamento, criamos um ambiente gerado em 3D no AirSim para simular o campo de futebol no campus da Microsoft e colocamos bichos de pelúcia nesse campo.
Em seguida, criamos um script do Python para pilotar o drone no ambiente simulado e tirar várias fotos dos bichos. Depois, enviamos as imagens para o serviço de custom vision e treinamos um modelo para identificar cada tipo de bicho no campo.
A partir daí, exportamos o modelo treinado para o formato TensorFlow e o enviamos para contêineres do Docker.
Esses contêineres foram implantados no Azure IoT Edge e, em seguida, enviados para um drone com uma placa personalizada e uma GPU NVIDIA.
O drone então é capaz de voar e enviar um alerta para o Hub IoT do Azure toda vez que identificar um bicho com êxito.
Esta é uma ótima demonstração de como a AI personalizada em tempo real pode ser executada em dispositivos de borda (edge), como um drone.
Recursos:
Robótica Inteligente
A robótica inteligente usa AI para aumentar a colaboração entre pessoas e dispositivos. O Microsoft AI permite que a próxima geração de robôs se adapte a situações dinâmicas e se comunique naturalmente com as pessoas.
Machine learning
Explore os conceitos de machine learning, permitindo que os desenvolvedores ou especialistas no assunto com alguma experiência em AI forneçam conceitos abstratos a um sistema inteligente.
PoseTracker
O PoseTracker usa deep learning para rastrear a posição e a orientação de objetos. Essa solução usará a câmera de seu smartphone para medir e rastrear o ângulo, a orientação e a distância de um item em tempo real.
Spektacom
O Spektacom usa um minissensor com adesivo em um taco de críquete para coletar dados sobre qualidade, velocidade, movimento e balanço do taco. Esses dados são usados para analisar a qualidade da jogada e ajudar profissionais, amadores e técnicos a melhorar a forma de jogar.
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