Edge Learning và Deep Learning đều là tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên Edge Learning và Deep Learning đều có đặc điểm khác biệt riêng.
Trong tất cả các giai đoạn triển khai, Edge Learning dễ sử dụng hơn so với Deep Learning. Nó yêu cầu ít hình ảnh hơn để đạt được bằng chứng về khái niệm, ít thời gian hơn để thiết lập và thu thập hình ảnh và không cần lập trình chuyên biệt. Tuy nhiên Edge Learning và Deep Learning có các trường hợp sử dụng riêng.
Deep Learning mô phỏng các tế bào thần kinh (Neurons) liên kết với nhau trong não người, tăng cường và làm suy yếu các kết nối để tạo ra sự hiểu biết về hình ảnh. Trong Deep Learning, hàng trăm lớp mạng thần kinh được tiếp xúc với một tập hợp lớn hình ảnh của các đối tượng. Bằng cách sửa đổi một chút các kết nối bên trong và giữa các lớp này mỗi khi tiếp xúc với một hình ảnh mới. Deep Learning học cách xác định các đối tượng đó một cách đáng tin cậy và phát hiện các lỗi trong các đối tượng đó mà không cần phải đào tạo chuyên sâu.
Deep Learning cung cấp khả năng xử lý hình ảnh lớn và có độ chi tiết cao. Là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng phức tạp hoặc độ tùy biến cao. Với các ứng dụng đó đưa ra những thay đổi đáng kể, đòi hỏi sức mạnh tính toán và khả năng đào tạo chuyên sâu. Để giải thích cho biến thể này và nắm bắt tất cả các kết quả tiềm năng, bộ ảnh được đánh số trong hàng trăm hoặc hàng nghìn ảnh phải được sử dụng để đào tạo. Học sâu cho phép người dùng phân tích các hình ảnh một cách nhanh chóng và hiệu quả, mang đến giải pháp hiệu quả để tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp. Phần lớn các ứng dụng tự động hóa nhà máy đòi hỏi độ phức tạp thấp do đó sẽ phù hợp hơn với Edge Learning.
Sức mạnh của AI có thể được ứng dụng trong các vấn đề về tự động hóa nhà máy bằng cách thêm kiến thức vào các yêu cầu của ứng dụng vào các kết nối mạng thần kinh ngay từ đầu. Quá trình đào tạo này loại bỏ rất nhiều công đoạn phức tạp, đặc biệt khi được hỗ trợ bởi các công cụ thị giác máy thích hợp.
Edge Learning có thể được đào tạo trong vài phút, chỉ sử dụng từ 5 - 10 hình ảnh. So sánh điều này với các giải pháp Deep Learning, có thể yêu cầu đào tạo hàng giờ đến hàng ngày, sử dụng hàng trăm đến hàng nghìn hình ảnh. Bằng cách hợp lý hóa việc triển khai. Công nghệ Edge Learning cho phép các nhà sản xuất phát triển nhanh chóng, trong khi vẫn duy trì được linh hoạt và có thể dễ dàng điều chỉnh theo các thay đổi.
Để tối ưu Edge Learning hoạt động trên hệ thống nhúng, các hình ảnh đào tạo được thu nhỏ hoặc cố định, chỉ phân tích khu vực quan tâm cụ thể. Nếu những hình ảnh thu nhỏ này được phân tích bởi các kỹ sư, thì họ có thể tin tưởng rằng các công cụ Edge learning cũng hoạt động như nhau.
Nếu muốn tìm hiểu thêm về các giải pháp Deep Learning cũng như tự động hóa nhà máy, hãy liên hệ với chúng tôi. New Ocean - nhà cung cấp giải pháp tự động hóa toàn diện cho nhà máy của bạn.
