Le Deep Learning est synonyme d’avenir et d’efficacité accrue

16 janv. 2020

Les machines apprennent à penser. Deep Learning est une technique d’apprentissage pour machines et certainement la technologie d’avenir principale dans le domaine de l’intelligence artificielle. SICK transmet cette technologie clé sur ses capteurs et offre ainsi au client un bénéfice supplémentaire pour augmenter la productivité et la flexibilité.      

 
Computer screen with deep learning
Computer screen with deep learning

La machine intelligente devra s’en occuper pour rendre encore plus efficientes les parties de la production. L’automatisation des processus logistiques prend son envol. L’intérêt pour le comportement intelligent des machines s’accroît et donc également le défi imposé à la technologie numérique. Les capteurs restent la source d’approvisionnement pour toutes les informations et le logiciel intégré s’occupe de l’analyse de données et la communication en réseau. Mais afin de suivre la tendance de l’Industrie 4.0, une conception « réformée » de la technologie d’information est impérative au niveau de la complexité des données. Deep Learning est indispensable et c’est la voie entamée par SICK avec ses clients pour des processus industriels adaptés à l’époque.  

 

Deep Learning pense comme les humains.

La condition préalable de Deep Learning est constituée par des algorithmes qui détectent et traitent d’immenses volumes et structures de données complexes. Le réseau neuronal artificiel ressemblant à la pensée humaine apprend à partir d’exemples. Apprend à partir de l’expérience. Apprend à s’adapter à des informations nouvelles et actuelles. Pour cela, une série d’optimisation impensables il y a encore quelques années est faisable aujourd’hui. Les machines et installations en combinaison avec des données intelligentes et des capteurs spécialisés sont capables de réaliser des applications des plus complexes. 

 

Mise à l’épreuve dans la réalité

La plupart des projets Deep Learning que SICK met en œuvre actuellement proviennent de l’inspection de la qualité optique. Dans l’automatisation de la logistique, les caméras Deep Learning sont capables de détecter, contrôler, classifier et de localiser automatiquement sur la base de l’analyse des images programmées des objets ou caractéristiques « apprises ». Ils vérifient par exemple si des enveloppes-pochettes plates se trouvent dans les bacs de tri. Ce contrôle optimise l’affectation des broches de tri et augmente la cadence. Ils détectent les rubans de cerclage sur les colis même si un ruban blanc est fixé sur un carton blanc. Un contrôle de la qualité supérieur dans le processus d’emballage automatique est ainsi assuré, tout comme l’analyse d’objets transportés. Si des colis sont cabossés ou même endommagés ou si les qualités du matériau doivent être détectées, les capteurs de SICK fournissent des performances d’intelligence et détectent et évaluent les structures ou caractéristiques en cours de fonctionnement. Ils assurent l’initiation d’étapes de tri supplémentaires. Cela est unique sous cette forme et était jusqu’à présent réservé à l’œil humain. Pour tous les projets de SICK, il s’agit finalement d’améliorer les processus avec Deep Learning et d’augmenter l’efficience de l’installation globale.  

 

deep-learning-in-logistics-out-of-the.box
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D’excellents spécialistes, des algorithmes pointus, une puissance de calcul élevée

Ici, il ne s’agit pas de résoudre des problèmes de manière générale. Mais plutôt de trouver une solution sur mesure et spécifique au cas d’utilisation concret. Même si la vision industrielle 2D et 3D devient de plus en plus rapide et performante, les algorithmes de traitement d’images classiques constituent leurs limites aujourd’hui. Afin de pouvoir évaluer les différentes interventions et conditions, les experts en Deep Learning de SICK travaillent étroitement avec les experts en processus et en qualité côté client. Leurs connaissances spéciales des processus constituent la base d’apprentissage des simulations et donc le cœur des futurs algorithmes Deep Learning dans le capteur. 

Une architecture réseau sophistiquée traite de grandes quantités d’informations. Malgré tout, les temps d’apprentissage pour un réseau Deep Learning sont terminés en quelques heures. Deep Learning peut par ailleurs subir un apprentissage ultérieur et être adapté à de nouvelles conditions. Pour les Big-Data-Pools et l’apprentissage des réseaux neuronaux, SICK utilise des bases d’ordinateurs et informatiques internes performantes et indépendantes. Les algorithmes Deep Learning générés sont mis à disposition localement via le cloud et sont donc disponibles immédiatement et de façon fiable sur une caméra intelligente. 

Nous sommes encore loin de l’empire des machines, mais Deep Learning atteint des résultats impressionnants dès aujourd’hui et recèle toujours de nombreux avantages. Mais c’est l’homme qui continue à réaliser les travaux essentiels. Avec le temps, on verra combien d’entreprises et d’industries de différents secteurs investiront dans cette technologie numérique afin de stimuler la croissance de l’entreprise. Faites partie de l’évolution - avec de nouveaux projets. Avec SICK. 

 

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