In een poging om de implementatie van computervisie te vereenvoudigen, heeft Google zijn oplossing no-code, Vertex AI Vision, onthuld. Het platform overbrugt de kloof tussen videostreambronnen, machine learning-modellen en datawarehouses, waardoor gebruikers waardevolle inzichten kunnen verkrijgen zonder ingewikkelde engineering.
Het ontwikkelen van vision-AI-toepassingen is van oudsher zowel moeilijk als duur geweest, waarbij organisaties datawetenschappers en machine learning-engineers nodig hadden om trainings- en inferentiepijplijnen te creëren op basis van ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen en video's. De schaarste aan geschoolde specialisten op dit gebied leidde tot nog hogere kosten voor bedrijven.
Bedrijven als Google, Intel, Meta, Microsoft, NVIDIA en OpenAI zijn echter begonnen met het toegankelijk maken van vooraf getrainde vision-AI-modellen voor het publiek. Met deze modellen, waaronder gezichtsdetectie, emotiedetectie, posedetectie en voertuigdetectie, kunnen ontwikkelaars geavanceerde, op visie gebaseerde toepassingen bouwen. Praktische toepassingen kunnen variëren van het gebruik van reeds bestaande CCTV- en IP-camera's voor beveiliging tot het gebruik van machine learning van vooraf getrainde modellen. De uitdaging blijft om de complexe processen te stroomlijnen die nodig zijn om deze ongelijksoortige elementen met elkaar te verbinden.
Platforms zoals Vertex AI Vision erkennen deze mogelijkheid en elimineren complexiteit met gebruiksvriendelijke tools no-code die videobronnen, modellen en analyse-engines verenigen. Dit maximaliseert niet alleen de efficiëntie, maar opent ook de deur voor een versnelde acceptatie van door AI aangedreven computervisie in verschillende industrieën.
Google's Vertex AI Vision integreert meerdere componenten om een naadloze gebruikerservaring te bieden en tegelijk computervisie AI-inzichten te extraheren. Gebruikers kunnen werken met vooraf getrainde modellen binnen de omgeving of aangepaste modellen importeren die zijn getraind op het Vertex AI-platform. De sleutel tot Vertex AI Vision is het lege canvas waarop gebruikers visueel een AI vision-inferentiepijplijn samenstellen met behulp van drag-and-drop elementen. De beschikbare connectoren ondersteunen camera-/videostreams, een reeks vooraf getrainde en gespecialiseerde modellen, op maat gemaakte AutoML- of Vertex AI-modellen en opties voor gegevensopslag zoals BigQuery en AI Vision Warehouse.
De belangrijkste kenmerken van Vertex AI Vision zijn:
- Vertex AI Vision Streams: een endpoint voor het opnemen van videostreams en afbeeldingen van een geografisch verspreid netwerk. Google zorgt voor schaling en opname, waardoor apparaten en camera's eenvoudig verbinding kunnen maken.
- Vertex AI Vision-toepassingen: uitgebreide, automatisch geschaalde mediaverwerking en analysepijplijnen worden gebouwd met behulp van dit serverloze orkestratieplatform.
- Vertex AI Vision-modellen: klanten hebben toegang tot vooraf gebouwde vision-modellen voor standaard analysetaken zoals het tellen van de bezetting, PPE-detectie, gezichtsvervaging en herkenning van retailproducten. Gebruikers kunnen bovendien hun modellen bouwen en implementeren die zijn getraind binnen het Vertex AI-platform.
- Vertex AI Vision Warehouse: dit geïntegreerde serverloze rich-media-opslagsysteem combineert de zoekfunctie van Google met beheerde video-opslagmogelijkheden en kan petabytes aan videogegevens verwerken.
Na de visuele creatie van de pijplijn is de implementatie eenvoudig. De groene vinkjes die tijdens de implementatie worden weergegeven, duiden op succes. Na de implementatie biedt Google een opdrachtregelprogramma genaamd vaictl om videofeeds te verwerken en deze naar het juiste Vertex AI Vision- endpoint te leiden. Zowel input- als outputstromen kunnen worden gemonitord en dankzij het AI Vision Warehouse kunnen ze worden opgevraagd op basis van specifieke zoekcriteria.
Vertex AI Vision biedt een SDK voor programmatische communicatie met het magazijn, terwijl bestaande bibliotheken kunnen worden gebruikt door BigQuery-ontwikkelaars om geavanceerde query's uit te voeren op basis van ANSI SQL. Om aangepaste verwerking mogelijk te maken, heeft Google ook Cloud Functions geïntegreerd om de uitvoer te manipuleren en annotaties of aanvullende metadata toe te voegen.
Vertex AI Vision van Google Cloud boekt aanzienlijke vooruitgang bij het vereenvoudigen van de implementatie van vision AI met zijn no-code omgeving en integratiemogelijkheden. De echte kracht van het platform komt voort uit de naadloze integratie met andere essentiële Google Cloud-services, zoals BigQuery, Cloud Functions en Vertex AI. Om het potentieel van het platform volledig te benutten, is er meer ondersteuning nodig voor edge-implementatie. Industrieën zoals gezondheidszorg, verzekeringen en auto's vertrouwen op vision AI-pijplijnen aan de edge voor minder latentie en nalevingsvereisten. Het uitbreiden van de ondersteuning voor edge-implementatie zal cruciaal zijn voor het toekomstige succes van Vertex AI Vision.
No-code tools zoals Vertex AI Vision en het AppMaster Platform bevorderen de toegankelijkheid en stellen ontwikkelaars van alle vaardigheidsniveaus in staat om innovatieve applicaties te creëren. Met platforms als AppMaster en Vertex AI Vision zijn voorheen complexe processen gestroomlijnd, waardoor hoogwaardige en schaalbare applicaties beschikbaar zijn voor bedrijven over de hele linie.
