Inteligența artificială face pași uriași în automatizarea sarcinilor care necesită analize de imagine, cu echipamente de procesare a imaginii care furnizează puterea necesară. Fujitsu are una dintre cele mai lungi și mai reușite moșteniri IT din domeniul cercetării și dezvoltării AI. În anii 1980 construind primul computer japonez echipat cu AI, numit FACOMα, compania aplicând pentru mai mult de 200 de aplicații de brevet legate de AI, printre care, maximizarea calității computerizate a rețelelor neuronale prin intermediul supercomputerelor.
Motivul pentru care se concentrează asupra analizei imaginilor la GTC este că AI deține potențialul de a automatiza întreaga clasă de activități noi care a cerut anterior abilitățile vizuale ale oamenilor, pentru recunoașterea unor caracteristici cum ar fi fețele, de exemplu. Dar procesarea imaginilor este extrem de intensă pentru resurse, iar NVIDIA este liderul recunoscut în tehnologia GPU, cu puterea necesară în hardware pentru a face față acestei sarcini. Punerea tehnologiei și expertizei Fujitsu și NVIDIA împreună creează o combinație convingătoare.
Un exemplu sunt stațiile de lucru CELSIUS de ultimă generație ale Fujitsu și soluțiile de servere PRIMERGY, valorificând cele mai recente platforme de calcul vizual de la NVIDIA, Quadro GV100. Acest lucru creează cea mai puternică arhitectură pentru calculatoare de înaltă performanță, AI, realitate virtuală, simulări și încărcări grafice pe desktop-uri profesionale, orientate către sectoare precum sănătatea și științele vieții, industria auto, serviciile financiare, știința și producția.
Folosind sistemul de învățare profundă Fujitsu AI Solution Zinrai, clienții care doresc să construiască capacități de învățare profundă într-un mediu local sau hibrid pot să creeze rapid o platformă care să ofere o viteză de clasă mondială. Serverul de învățare profundă utilizează cel mai recent GPU NVIDIA Tesla P100, cu până la opt GPU-uri într-un singur server, oferind clienților flexibilitatea de a selecta o structură de sistem bazată pe aplicație.
De asemenea, un exemplu de arhitecturi de referință ale Fujitsu pentru controlul calității (QC) în procesul de fabricație, bazate pe software-ul Stack de recunoaștere avansată a imaginilor PRIMEFLEX și Fujitsu, a fost prezentat recent. În acest caz, a fost folosit PRIMEFLEX pentru HPC de la Fujitsu cu software-ul avansat de recunoaștere a imaginii Fujitsu (FAIR) pentru controlul calității AI în linii de producție, alimentat de platforma Fujitsu PRIMERGY CX400M4 (platformă Intel Select Solutions). Aceasta este o soluție integrată de învățare profundă pentru îmbunătățirea localizării și clasificării defectelor, conducând în cele din urmă la randament sporit, risc mai scăzut și flexibilitate sporită în fabricarea liniilor de produse.
Demo-ul a fost bazat pe un mediu de producție a podelelor din fabrică, în care tehnologia avansată de recunoaștere a imaginii poate indica chiar și mici defecte de produs, reducând în mod dramatic timpul necesar controlului calității de către oameni. În plus, Fujitsu a arătat că analiza de recunoaștere a imaginii este livrată la cel mai apropiat punct de referință la linia de sine, ilustrând modul în care întreprinderile își pot transforma procesele de producție în decizii automate în timp real.
Miezul de recunoaștere a imaginii acceptă automatizarea proceselor și orchestrarea pentru optimizarea încărcării de lucru în grupurile cu mai multe noduri. Și soluția globală utilizează paralelismul și accelerarea hardware pentru scară, cu alte cuvinte, acestea sunt arhitecturi HPC de bază și, prin urmare, clientul poate fie să utilizeze propriile arhitecturi HPC, fie să aleagă arhitecturi de referință, cum ar fi demo-ul de la Fujitsu.
Mai mult, Fujitsu a creat împreună o soluție de control al calității AI cu producătorul de turbine eoliene Siemens Gamesa care efectuează controale de calitate la nivel microscopic. Evaluarea manuală a scanărilor cu ultrasunete (UT) ale fiecărei lame utilizate durează până la șase ore. Soluția AI de la Fujitsu și Siemens Gamesa poate detecta în mod automat defectele, atingând o acoperire de 100% a tuturor defectelor, reducând timpii de scanare nedistructivi cu 80%, identificând de asemenea defectele miniscule invizibile ochiului uman.
