Widząc przyszłość - wizja sztucznej inteligencji w przemyśle spożywczym
Sztuczna inteligencja stała się modnym słowem - ale co tak naprawdę oznacza dla produkcji żywności?
W tym odcinku Winston rozmawia z Kirtem Lillywhite o tym, jak inspekcja wizyjna oparta na sztucznej inteligencji zmienia przemysł spożywczy. Od inteligentniejszych fabryk po szybszą kontrolę jakości, badają, gdzie automatyzacja spotyka się z innowacjami i jak może wyglądać przyszłość produkcji żywności.
🔍 Tematy obejmują:
- Dlaczego termin „AI” stracił znaczenie i co naprawdę ma znaczenie.
- Jak systemy wizyjne pomagają procesorom zapewnić jakość i bezpieczeństwo.
- Jak mogą wyglądać fabryki żywności w 2035 roku.
- Jak zaufanie, dokładność i ludzki wgląd nadal odgrywają kluczową rolę w sztucznej inteligencji.
👤 O naszym gościu
Kirt jest współzałożycielem firmy Smart Vision Works, znanej z technologii sztucznej inteligencji i przetwarzania brzegowego wykorzystywanych do sortowania produktów i wykrywania zanieczyszczeń fizycznych w produkcji żywności. Jest liderem w dziedzinie kontroli wizyjnej opartej na sztucznej inteligencji, a obecnie pełni funkcję wiceprezesa ds. inżynierii oprogramowania w firmie KPM. Posiada tytuł licencjata w dziedzinie inżynierii komputerowej oraz tytuł doktora w dziedzinie inżynierii elektrycznej uzyskany na Uniwersytecie Brighama Younga w stanie Utah. Jego zainteresowania badawcze obejmują przetwarzanie obrazu w czasie rzeczywistym, rozpoznawanie wzorców, przetwarzanie równoległe oraz wizję robotyczną.
Badania i publikacje Kirta
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
* Należy pamiętać, że odcinki programu Quality Lines są nagrywane w języku angielskim.
