LandingLens
Il sistema di visione artificiale alla portata delle aziende produttive.
Var Group e Landing AI
Landing AI è una società americana fondata nel 2017 dalla mente brillante di Andrew Ng (attualmente CEO e in precedenza a capo di Google Brain, poi Chief Scientist di Baidu e fondatore di Coursera), con la missione di sviluppare strumenti per applicare soluzioni di Intelligenza Artificiale nel settore industriale.
Questa realtà si muove principalmente in ambito di Visione Artificiale, per guidare lo sviluppo dell’AI da una tecnologia a vantaggio di pochi a una risorsa a beneficio di tutti. La scarsità di dati in ambito industriale è stata finora il più grande limite per l’introduzione di tali soluzioni AI in questo settore.
Landing AI ribalta l’approccio tradizionale spostando il focus dai modelli ai dati grazie allo sviluppo di una piattaforma cloud dedicata. Il connubio perfetto con le competenze di Var Group (in particolare quelle della Business Unit “Data Science”) per democratizzare la forza dell’AI e renderne l’adozione nelle imprese ancora più semplice ed efficace.
Andrew Ng - Fondatore di Landing AI
«I progetti di IA devono creare valore in tre modi: riducendo i costi, aumentando il fatturato o lanciando nuove linee di business.»
LandingLens: la Visual Inspection intelligente
La Visual Inspection, cioè la rilevazione delle difettosità su un prodotto al termine di una fase di lavorazione o di un processo produttivo, rappresenta il boost per il controllo qualità davvero efficace.
Con questo sistema di visione artificiale puoi:
Gestire i dati in modo accurato e collaborativo per ricavare data set di qualità
Addestrare e testare in modo rapido modelli di deep learning in funzione di data set verificati e di alta qualità
Mettere velocemente in produzione i modelli su dispositivi edge direttamente in campo
Ambiti di applicazione
Pharma
Automotive
GDO
Electronics
Manufacturing
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Perchè LandingLens?
Per rispondere alle necessità che le aziende manifatturiere ci raccontano ogni giorno: un forte bisogno di soluzioni di controllo qualità che sfruttino il Deep Learning.
Perché LandingLens è una soluzione che porta risultati tangibili con un investimento iniziale ridotto (l’addestramento è possibile anche su pochissime immagini).
Perché i tempi e i modi della fabbrica possono andare d’accordo con quelli della tecnologia: LandingLens è pronta in linea di produzione in poco tempo.
Perché oggi l’Intelligenza Artificiale è democratica: grazie a un perimetro e tempi ben definiti, anche le PMI possono ottimizzare i processi produttivi.
Perché i tuoi clienti si meritano la qualità che i tuoi competitor non possono garantirgli: quella che nasce da strumenti tecnologici all’avanguardia.
Perché Var Group ha scelto di puntare solo sulle partnership migliori: le perfette combinazioni fra potenziale e competenza innovative, e sostenibilità di adozione.
I vantaggi per chi ci ha scelto
- Rende il Deep Learning alla portata delle realtà manifatturiere;
- per l’addestramento bastano anche pochissime immagini;
- si adatta alle diverse specificità produttive;
- aumenta la scalabilità di adozione;
- permette di fare modifiche più facilmente;
- standardizza il flusso di lavoro.
Cosa fa?
Cosa fa?
Object detection
Ispezione visiva con rilevazione di difetti specifici in un’immagine tramite l’assegnazione di scatole di delimitazione.
Classification
Assegnazione di una classe ad un’intera immagine.
Segmentation
Rilevazione visiva di difetti specifici in un’immagine: indicazione dei pixel esatti in cui è localizzato il difetto.
Anomaly detection
Assegnazione di classe normale/anomala a un’intera immagine senza identificare il difetto specifico.
LandingLens incorpora una raccolta di strumenti tra cui Digital Defect Book e Defect Consensus per aiutare sviluppatori ed esperti di dominio a gestire i dati e definire correttamente e in modo collaborativo i difetti e/o le anomalie di riferimento.
Questi strumenti garantiscono una accurata etichettatura dei dati per ottenere le migliori prestazioni del modello.
Partendo dai dati trattati ed etichettati si possono creare i Data Set necessari per training e testing dei modelli da adottare.
Questi strumenti garantiscono una accurata etichettatura dei dati per ottenere le migliori prestazioni del modello.
Partendo dai dati trattati ed etichettati si possono creare i Data Set necessari per training e testing dei modelli da adottare.
I tuoi primi progetti di AI dovrebbero essere sufficientemente significativi e specifici
da convincere i leader della tua azienda a investire ulteriormente nell'AI
da convincere i leader della tua azienda a investire ulteriormente nell'AI