Une vision de l'avenir : la vision de l'IA dans l'industrie alimentaire
L'intelligence artificielle est devenue un mot à la mode, mais qu'est-ce que cela signifie réellement pour l'industrie alimentaire ?
Dans cet épisode, Winston discute avec Kirt Lillywhite de la manière dont l'inspection par vision pilotée par l'IA transforme l'industrie alimentaire. Qu'il s'agisse d'usines plus intelligentes ou d'un contrôle qualité plus rapide, ils explorent les points de rencontre entre l'automatisation et l'innovation, et ce à quoi pourrait ressembler l'avenir de la production alimentaire.
🔍 Les sujets incluent :
- Pourquoi le terme « IA » a perdu son sens et qu'est-ce qui compte vraiment ?
- Comment les systèmes de vision aident les transformateurs à garantir la qualité et la sécurité.
- À quoi pourraient ressembler les usines alimentaires en 2035.
- Comment la confiance, la précision et la perspicacité humaine jouent toujours un rôle clé dans l'IA.
👤 À propos de notre invité
Kirt a cofondé Smart Vision Works, bien connue pour ses technologies d'IA et d'informatique de pointe utilisées pour trier les produits et détecter les contaminants physiques dans la production alimentaire. Il est un leader dans le domaine de l'inspection visuelle basée sur l'IA et est aujourd'hui vice-président du génie logiciel de KPM. Il est titulaire d'une licence en génie informatique et d'un doctorat en génie électrique de l'université Brigham Young en Utah. Ses recherches portent notamment sur le traitement d'images en temps réel, la reconnaissance de formes, le traitement parallèle et la vision robotique.
Recherches et publications de Kirt
A Feature Construction Method for General Object Recognition:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320313002549
Self-tuned Evolution-COnstructed features for general object recognition:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S003132031100238X
Implementation of an Award-Winning Invasive Fish Recognitionand Separation System:
https://www.mdpi.com/2079-9292/10/17/2182
Automatic Quality and Moisture Evaluations Using Evolution-Constructed Features:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169916307979
Object Recognition Algorithm For The AutomaticIdentification And Removal Of Invasive Fish:
Dense Disparity Real-Time Stereo Vision Algorithm forResource-Limited Systems:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5970102
Real-time human detection usinghistograms of oriented gradients on a GPU:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5403100/
Lessons learned in developing a low-cost high high-performancemedical imaging cluster:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5255369
Vision Aided Stabilization and the Development of a Quad-Rotor Micro UAV:
https://ieeexplore.ieee.org/document/4269886
* Veuillez noter que les épisodes de Quality Lines sont enregistrés en anglais.
