Zebra Technology incorporado nuevas funcionalidades de inteligencia Artificial a su suite de software Aurora con el objetivo de ofrecer “capacidades adicionales de deep learning a las empresas que tengan que realizar inspecciones visuales complejas”, ha dicho la compañía.
Aurora Design Assistant es una plataforma de desarrollo low-code que permite a los usuarios crear aplicaciones personalizadas a través de la construcción de diagramas de flujo. Además, ofrece herramientas para diseñar interfaces hombre-máquina basadas en web, simplificando el proceso de desarrollo y acelerando el time-to-market
Aurora Design Assistant incorpora funcionalidades de deep learning de última generación, incluyendo detección de objetos, y se integra con Aurora Imaging Copilot para ofrecer un entorno de desarrollo completo para aplicaciones de visión artificial. La plataforma permite entrenar modelos de deep learning en GPUs NVIDIA y desplegarlos en una variedad de hardware, acelerando significativamente el desarrollo y la implementación de soluciones de visión artificial.
Además, las herramientas de deep learning se han sustituido por un nuevo motor de entrenamiento que permite obtener mejores resultados cuando se trabaja con datos de baja calidad. El proceso de entrenamiento es ahora más rápido y el “add-on” de aprendizaje profundo es compatible con sistemas Linux (solo para inferencia).
El kit de desarrollo de software Aurora Imaging Library está dirigido a programadores experimentados que codifican aplicaciones de visión artificial en C++, C# y Python. Incluye una amplia colección de herramientas para procesar y analizar imágenes 2D y datos 3D, utilizando tanto métodos tradicionales basados en reglas como métodos basados en deep learning.
Entre las nuevas funcionalidades que ha incorporado destacan además las herramientas de detección de anomalías mediante aprendizaje profundo (para identificar defectos o verificar ensamblajes). A diferencia de otras soluciones de este tipo, el entrenamiento es no supervisado, por lo que solo necesita referencias normales.
