As fábricas da Intel estão usando a distribuição Intel® do kit de ferramentas OpenVINO™ para otimizar a integração do aprendizado profundo com os sistemas de classificação automática de defeitos da visão computacional das fábricas.

As fábricas da Intel têm usado a visão computacional há mais de uma década para automatizar a detecção e a classificação de defeitos. As fábricas usam TensorFlow* como a biblioteca de código aberto principal para ajudar a desenvolver e treinar modelos de aprendizado profundo. No entanto, a interface entre os sistemas de visão computacional e a TensorFlow é complicada e requer dias de programação personalizada dos cientistas de dados.

A distribuição Intel® do kit de ferramentas OpenVINO™ otimiza significativamente essa interface. Portanto, a TI da Intel descobriu que é a maneira mais conveniente e rápida de implantar o aprendizado profundo (em particular, redes neurais profundas) no ambiente Microsoft* Windows.

• O kit de ferramentas OpenVINO™ ajuda os cientistas de dados a interagir mais facilmente com mecanismos de aprendizado profundo de back-end potentes como TensorFlow.
• Isso permite que os cientistas de dados usem seu tempo de forma mais produtiva.
• Não há hardware exclusivo para implantar: o kit de ferramentas OpenVINO™ é executado em servidores baseados em processadores Intel® Xeon® existentes.
• Por ser otimizado para hardware Intel®, o kit de ferramentas OpenVINO™ aumentou o desempenho de inferência do modelo em 10 vezes, de acordo com as medições internas de TI da Intel.

Quando a TI da Intel começou a usar o kit de ferramentas OpenVINO™, eles não estavam preocupados com a velocidade de inferência. No entanto, o aumento de desempenho em 10 vezes experimentado é um benefício adicional e possibilita outros casos de uso. Por exemplo, eles agora estão explorando o uso do OpenVINO para controle de processos em tempo real, que requer tempos de resposta de milissegundos. Eles estão atualmente trabalhando com a equipe de desenvolvimento do OpenVINO para adicionar o modelo de rede convolucional temporal necessário ao Model Zoo.

A TI da Intel está comprometida em tornar os processos de fabricação da Intel o mais preciso e eficiente possível. A visão computacional foi um passo importante para alcançar esses objetivos. Agora, o kit de ferramentas OpenVINO™ ajuda a economizar tempo para que engenheiros altamente qualificados possam realizar tarefas mais produtivas, em vez de codificar uma interface complicada para a TensorFlow. A OpenVINO ajudou a TI da Intel a simplificar o desenvolvimento e otimizar a TensorFlow para um desempenho superior.