Nel tentativo di semplificare l'implementazione della visione artificiale, Google ha presentato la sua soluzione no-code, Vertex AI Vision. La piattaforma colma il divario tra sorgenti di streaming video, modelli di apprendimento automatico e data warehouse, consentendo agli utenti di estrarre informazioni preziose senza la necessità di un'ingegneria complessa.
Lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale per la visione è stato storicamente sia difficile che costoso, con organizzazioni che necessitavano di data scientist e ingegneri di machine learning per creare pipeline di formazione e inferenza basate su dati non strutturati come immagini e video. La scarsità di specialisti qualificati in questo settore ha portato a spese ancora più elevate per le imprese.
Tuttavia, aziende come Google, Intel, Meta, Microsoft, NVIDIA e OpenAI hanno iniziato a rendere accessibili al pubblico modelli di intelligenza artificiale per la visione pre-addestrati. Questi modelli, tra cui il rilevamento dei volti, il rilevamento delle emozioni, il rilevamento della posa e il rilevamento dei veicoli, consentono agli sviluppatori di creare sofisticate applicazioni basate sulla visione. Le applicazioni pratiche possono variare dall'utilizzo di telecamere CCTV e IP preesistenti per la sicurezza allo sfruttamento dell'apprendimento automatico da modelli pre-addestrati. La sfida rimane nello snellire i complessi processi necessari per collegare questi elementi disparati.
Riconoscendo questa opportunità, piattaforme come Vertex AI Vision eliminano la complessità con strumenti facili da usare e no-code che uniscono sorgenti video, modelli e motori di analisi. Ciò non solo massimizza l'efficienza, ma apre le porte all'adozione accelerata della visione artificiale basata sull'intelligenza artificiale in vari settori.
Vertex AI Vision di Google integra più componenti per offrire un'esperienza utente senza soluzione di continuità estraendo al contempo informazioni dettagliate sull'intelligenza artificiale della visione artificiale. Gli utenti possono lavorare con modelli pre-addestrati all'interno dell'ambiente o importare modelli personalizzati addestrati sulla piattaforma Vertex AI. La chiave di Vertex AI Vision è la tela bianca su cui gli utenti assemblano visivamente una pipeline di inferenza della visione AI utilizzando elementi drag-and-drop. I connettori disponibili supportano flussi videocamera/video, una gamma di modelli pre-addestrati e specializzati, modelli AutoML o Vertex AI personalizzati e opzioni di archiviazione dei dati come BigQuery e AI Vision Warehouse.
Le caratteristiche principali di Vertex AI Vision includono:
- Vertex AI Vision Streams: un servizio endpoint per l'acquisizione di flussi video e immagini da una rete geograficamente distribuita. Google gestisce il ridimensionamento e l'importazione, consentendo a dispositivi e fotocamere di connettersi facilmente.
- Applicazioni Vertex AI Vision: utilizzando questa piattaforma di orchestrazione serverless vengono create pipeline di analisi e elaborazione multimediale con scalabilità automatica.
- Modelli di visione Vertex AI: i clienti hanno accesso a modelli di visione predefiniti per attività di analisi standard come il conteggio dell'occupazione, il rilevamento dei DPI, l'offuscamento dei volti e il riconoscimento dei prodotti al dettaglio. Gli utenti possono inoltre creare e distribuire i propri modelli addestrati all'interno della piattaforma Vertex AI.
- Vertex AI Vision Warehouse: combinando la ricerca Google e le funzionalità di archiviazione video gestita, questo sistema di archiviazione rich-media serverless integrato è in grado di gestire petabyte di dati video.
Dopo la creazione visiva della pipeline, la distribuzione è semplice. I segni di spunta verdi mostrati durante la distribuzione indicano il successo. Dopo l'implementazione, Google offre uno strumento da riga di comando chiamato vaictl per gestire i feed video e indirizzarli endpoint appropriato di Vertex AI Vision . Entrambi i flussi di input e output possono essere monitorati e, grazie a AI Vision Warehouse, possono essere interrogati in base a criteri di ricerca specifici.
Vertex AI Vision offre un SDK per la comunicazione programmatica con il magazzino, mentre le librerie esistenti possono essere utilizzate dagli sviluppatori BigQuery per eseguire query avanzate basate su ANSI SQL. Per consentire l'elaborazione personalizzata, Google ha anche integrato Cloud Functions per manipolare l'output e aggiungere annotazioni o metadati aggiuntivi.
Vertex AI Vision di Google Cloud compie passi da gigante nella semplificazione dell'implementazione dell'IA di visione con il suo ambiente no-code e le sue capacità di integrazione. Il vero potere della piattaforma deriva dalla sua perfetta integrazione con altri servizi essenziali di Google Cloud, come BigQuery, Cloud Functions e Vertex AI. Per sbloccare completamente il potenziale della piattaforma, è necessario un maggiore supporto per l'implementazione edge. Settori come la sanità, le assicurazioni e il settore automobilistico si affidano a pipeline di intelligenza artificiale di visione all'edge per ridurre i requisiti di latenza e conformità. L'espansione del supporto per l'implementazione edge sarà cruciale per il futuro successo di Vertex AI Vision.
Strumenti No-code come Vertex AI Vision e AppMaster Platform favoriscono l'accessibilità e consentono agli sviluppatori di tutti i livelli di abilità di creare applicazioni innovative. Con piattaforme come AppMaster e Vertex AI Vision, i processi precedentemente complessi sono stati semplificati, portando applicazioni ad alte prestazioni e scalabili alle aziende su tutta la linea.
