Ефективність штучного інтелекту в аналізуванні кольору

Різні галузі все більше досліджують застосування штучного інтелекту в різних сферах використання, і одна з нових сфер зацікавлення пов’язана з використанням ШІ для аналізу кольору.

Підвищення безпеки дорожнього руху

В автомобільному секторі функції, керовані штучним інтелектом, можуть викликати вібрацію керма, щоб запобігти сонливості, або пропонувати перерви, щоб підвищити пильність водія. Деякі транспортні засоби інтегрують ШІ з розумними датчиками для оптимізації процесів технічного обслуговування, використовуючи зібрані дані для виявлення потенційних проблем ще до того, як вони стануть видимими.

Багато систем на основі ШІ, призначених для виявлення порушень правил дорожнього руху, включають функції аналізу кольору, наприклад, при скануванні номерних знаків. Традиційне сканування може зіткнутися з такими проблемами, як нечіткість цифр через бруд або аксесуари, такі як зчіпні пристрої для причепів. Впровадження розпізнавання кольорів у скануванні номерних знаків дає змогу отримати більш повну картину, враховуючи відтінки транспортного засобу та номерного знаку. Ця додаткова інформація допомагає органам влади ідентифікувати водіїв, що в кінцевому підсумку сприяє підвищенню безпеки дорожнього руху.

Аналіз колірних варіацій у лакофарбовій промисловості

Здатність ШІ обробляти величезні обсяги даних про варіації кольорів призвела до розробки інструментів для лакофарбової промисловості. Наприклад, компанія Sherwin-Williams створила інструмент на основі штучного інтелекту, який використовує розпізнавання голосу, щоб користувачі могли описувати бажані відтінки в розмовній формі. Цей інструмент вирішує проблему труднощів, з якими стикаються люди при точному описі кольорів через суб’єктивне сприйняття. ШІ аналізує описові підказки і перетворює їх на конкретні колірні результати.

У виробництві фарб інструменти аналізу кольору зі штучним інтелектом використовуються для виявлення дефектів у лакофарбових цехах. Ці інструменти допомагають підтримувати контроль якості, забезпечуючи послідовність у фарбуванні поверхонь, особливо у високотехнологічних установках, які поєднують ШІ та роботів.

Спрощення ідентифікації особи

Функції розпізнавання обличчя зі штучним інтелектом, які часто зустрічаються в смартфонах, дедалі частіше використовуються ритейлерами для здійснення транзакцій з клієнтами. Однак є дані, які свідчать про те, що ШІ може бути менш ефективним у розпізнаванні людей з темним відтінком шкіри, часто через упередженість навчальних даних і залежність від конкретних відтінків шкіри, які найкраще відбивають світло.

Зараз докладаються зусилля для вирішення цих проблем, зокрема розробляється 10-тонова шкала відтінків шкіри для кращої інклюзивності. Інструменти ШІ для аналізу кольору шкіри також вдосконалюються, щоб врахувати сезонні зміни.

Медична діагностика за допомогою аналізу кольору

Лікарі вже давно використовують колірні ознаки для діагностики різних захворювань. ШІ розглядається як цінний інструмент для прискорення діагностики, причому деякі програми зосереджені на аналізі колірних змін у відеозаписах, пов’язаних з пульсом об’єму крові. Дослідники також використовують штучний інтелект для розробки інструментів, які діагностують захворювання за кольором язика, надсилаючи інформативні повідомлення пацієнтам або медичним працівникам.

Розуміння обмежень

Хоча прогрес у галузі аналізу кольору за допомогою ШІ є багатообіцяючим, важливо визнати, що навіть найдосконаліші системи мають недоліки і можуть припускатися помилок. Користувачам рекомендується підходити до інструментів штучного інтелекту як до додаткових допоміжних засобів, покладаючись на особисте судження та досвід для отримання найбільш ефективних результатів, а не дозволяти ШІ приймати всі рішення.