AI的未来是什么:孵化室的更新
通过巴特勒发射台,布兰克中心授予研究生和本科生企业家进入专业和半私金博宝官网人的工作空间来发展他们的企业的机会。被称为孵化场，这些空间鼓励创意和合作。在一系列的博客文章中，金博宝本学期孵化团队将走出办公室的四堵墙，分享他们的经验，给其他企业家的建议，以及我们的行业专业知识。
下面这篇文章是Kashimu金博宝ra Takashi MBA'19写的，7ME系统创始人
图像识别的潜力
我的7ME系统公司将提供一种使用图像识别人工智能来增强学习体验的技术。我是一名工程师，有8年以上本田在日本研发的经验。现在,我专注于图像识别人工智能，这与我在汽车控制系统方面的专业知识非常不同，因为以下原因。
对于控制系统，一个传感器。没有来自传感器的准确数据，系统无法正常工作。因为图像识别技术可以感知传统传感器以前无法感知的东西，它将为控制系统工程打开许多大门。例如,通过使用像红外传感器这样的传统传感器，系统可以理解传感器前面有东西。如果系统也使用辐射温度计，它能识别出某物是一种生物，虽然它不能分辨这个物体是狗还是猫。另一方面，图像识别可以识别物体为狗，没有一只猫。此外，它甚至能分辨出狗是拉布拉多猎犬。传统的传感器与图像识别有很大的区别。而且由于最近这项技术的成本大幅下降，我们可以用这个“眼睛”去看任何我们想看的东西。
在我创业之前，我创建了一个原始图像识别人工智能，在覆盆子皮上运行，一台便宜的信用卡大小的电脑。如果人工智能系统检测到视频图像中的移动物体并将其识别为人，它将通过电子邮件通知我并将图像保存到云存储。机器学习总共花了30个小时，由Amazon Web Service完成，我收集了4万张照片。现在,人工智能也能识别狗和猫。
上面的照片显示，我的人工智能识别出我是一个概率为99.71%的人。总共只要150美元，即使所有的硬件，包括外围设备和软件开发环境都必须从头开始准备。这表明技术成本降低了多少。
将有许多应用程序通过摄像头连接到互联网和云计算来处理图像。通过将5G网络与1毫秒端到端往返延迟相结合，未来甚至可以利用该系统结构对自动驾驶车辆进行控制。你将看到图像识别作为传感器的巨大潜力。
现在,我正在开发新的软件和图像识别人工智能，以增加学生的学习经验和帮助教师。我已经自己开发了原型，并证明了它的工作正如预期的那样。我希望我的产品能在未来得到广泛的应用，并能为人们的生活做出贡献。