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Deep learning sur les trieurs Meyer
Deep learning sur les solutions Meyer: voilà comment ça marche.
Indice
Meyer ne manque jamais une occasion de rester dans l’air du temps.
L’année dernière, nous avons souvent entendu parler de l’intelligence artificielle et nous sommes heureux d’annoncer que les solutions Meyer disposent également de leur propre deep learning plateforme!
La technologie d’apprentissage profond utilisée dans nos solutions tente d’imiter le fonctionnement du cerveau humain. Il regroupe des données, fait des prédictions, le tout avec une précision incroyable.
Qu’est-ce que le deep learning en détail?
L’apprentissage profond Meyer, à toutes fins utiles, est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique. En résumé, il s’agit d’un réseau de neurones à trois couches ou plus.
Les différents réseaux de neurones servent à imiter le comportement du cerveau humain. C’est grâce à cela que la plateforme va pouvoir « apprendre »!
Plus il analyse de données, plus il apprendra de données.
En quoi est-ce différent des solutions dotées d’un seul réseau neuronal?
Un seul réseau de neurones sera capable de faire des prédictions approximatives.
Un réseau neuronal multicouche, en revanche, fera des prédictions précises et de plus en plus optimisées.
Identifier les impuretés et les défauts grâce au deep learning
Les impuretés ou défauts identifiables par l’œil humain sont difficiles à définir à l’aide des algorithmes traditionnels.
Mais la plateforme d’apprentissage profond de nos trieurs résout également ce problème!
L’apprentissage profond de Meyer repose sur une vaste base de données d’échantillons.
Il sera immédiatement possible de calibrer des détails complexes tels que:
- Couleur;
- formulaire;
- textures;
- etc.
Ce ne sera qu’un début!
En fonction des besoins du client, notre technologie sera capable d’apprendre en construisant et en itérant (répétant) des modèles de sélection de plus en plus précis.
Grâce à un apprentissage indépendant, une analyse, une identification et une sélection précises des matériaux sont obtenues, satisfaisant ainsi les besoins de sélection du client.
Les 7 étapes à suivre pour profiter du deep learning Meyer dans les systèmes:
- Équipement: mettez à niveau et/ou équipez-vous de notre technologie de deep learning;
- Collecte de données: après les premières sélections, un grand nombre de photos haute définition de corps étrangers et de défauts seront collectées, créant ainsi une base de données;
- Calibrage: la plate-forme d’apprentissage en profondeur de Meyer calibre automatiquement la machine en fonction d’images d’objets étrangers et de défauts;
- Génération de solutions: la plateforme est désormais capable de générer des solutions en tirant parti de la technologie intégrée dans les machines;
- Apprentissage automatique: le trieur apprend de manière autonome les caractéristiques des données, identifiant les défauts;
- Vérification des résultats: il sera possible de vérifier immédiatement les solutions développées par le deep learning pour analyser les effets sur la sélection;
- Optimisation: possibilité de réaliser d’autres optimisations pour tout nouveau besoin.
Quelques exemples d’identification:
Pour toute information notre équipe est à votre entière disposition.
Ceux qui regardent vers l’avenir choisissent Meyer!
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