Apple a discrètement acquis une autre startup d’IA, la société canadienne Darwin AI, une société axée sur l’intelligence de vision industrielle, la fabrication intelligente, l’amélioration de l’efficacité de l’apprentissage automatique et l’intelligence basée sur la périphérie.
Tous ces éléments semblent essentiels aux projets futurs d’Apple.
Qui est Darwin AI ?
Comme le rapporte Bloomberg, plusieurs membres de l’équipe Darwin AI ont désormais rejoint Apple. Apparemment une société d’inspection visuelle de la qualité, Darwin AI a été développée pour fournir aux fabricants de produits électroniques un outil permettant d’améliorer la qualité des produits et l’efficacité de la production.
Une note sur Arm.com suggère que la plate-forme brevetée Explainable AI (XAI) de DarwinAI était utilisée par un certain nombre d’entreprises Fortune 500, notamment Audi, BMW, Honeywell et Arm. Ce site explique également que la technologie a été utilisée dans le développement de Covid-Net, un système open source permettant de diagnostiquer le COVID-19 via des radiographies pulmonaires. (L’entreprise a également été déclarée fournisseur cool dans le rapport Gartner d’octobre 2019. Des fournisseurs sympas dans la gouvernance de l’IA d’entreprise et la réponse éthique rapport.
Bien que les flux Twitter/X et YouTube de Darwin AI aient été supprimés, une vidéo vieille de quatre ans donnant un aperçu du fonctionnement de la technologie est toujours disponible via Arm Software Developers/YouTube. Pourtant, quatre ans, c’est une période très, très longue en matière d’innovation technologique en IA, en particulier pour une entreprise dont le co-fondateur, Alexander Wong, a été classé en 2021 comme l’un des plus grands scientifiques du monde par l’Université de Stanford.
Un outil pour les industries intelligentes
En juillet 2023, le PDG Sheldon Fernandez a expliqué à Chargeur SMT007 (p. 16) que l’entreprise « exploitait nos derniers outils d’apprentissage en profondeur pour effectuer une inspection visuelle des PCB de manière convaincante ».
Les systèmes de ce type présentent des défis. Parce qu’ils s’appuient profondément sur l’imagerie, « l’IA peut être géniale, mais si les images sont floues, si elles ne sont pas en haute résolution ou si elles ne fonctionnent pas avec leur flux de travail, ce ne sera pas un produit efficace », a-t-il déclaré. .
Fernandez a souligné que l’IA développée par son entreprise pourrait être formée pour avoir une compréhension complète d’une nouvelle conception de PCB en quelques minutes. Il peut alors prendre place sur la chaîne de production, surveiller avec précision la qualité des produits et détecter les défauts en temps réel.
Il a également noté que le système devient plus précis avec le temps : « Parfois, nous proposons à un client un système précis à 93 %, mais au bout de quelques mois, nous sommes à 97 % », a-t-il déclaré.
À l’époque, il affirmait que de véritables usines robotiques étaient à portée de main, affirmant que l’industrie prévoyait désormais l’apparition de l’AGI (Artificial General Intelligence) vers 2026. (Pensez à ChatGPT sous stéroïdes.)
Il convient également de noter que la technologie de Darwin AI a également des implications pour la technologie des soins de santé, le bailleur de fonds Alexander Wong étant titulaire de la Chaire de recherche du Canada en imagerie médicale et intelligence artificielle. Il y a donc également une mer de possibilités à débloquer.
Des robots qui s’apprennent les uns les autres
Un autre volet de l’arc de l’entreprise a été révélé en août 2023. Automatisation de la fabrication article, qui rapportait l’implication de Darwin AI dans la recherche sur « l’apprentissage fédéré ».
Cette étude a permis d’explorer comment les robots peuvent apprendre les uns des autres sans partager leurs données d’entraînement. Le rapport se concentrait sur la manière dont les robots pouvaient fédérer leur apprentissage sans divulguer de secrets d’entreprise. En termes incroyablement simplistes, cela fonctionne un peu comme ceci :
- Les robots équipés de caméras apprennent à reconnaître différents objets et à utiliser une méthode de prélèvement adaptée.
- Avec des milliers d’éléments à apprendre, créer suffisamment de données pour l’IA prend du temps.
- En travaillant avec de nombreux robots dans plusieurs organisations, le pool de données se développe de façon exponentielle,
- Au fur et à mesure que chaque robot apprend, ces informations sont partagées avec un serveur central d’apprentissage automatique.
- Ces données peuvent ensuite être partagées entre des robots de plusieurs entreprises, sans qu’aucun secret ne soit révélé.
La raison pour laquelle cela est important est que cela permet en théorie de créer beaucoup plus rapidement des modèles d’IA efficaces tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données, ce qui correspond bien à l’approche globale d’Apple en matière de cette technologie.
« En utilisant l’apprentissage distribué, également appelé apprentissage fédéré, nous sommes en mesure de trouver le bon équilibre entre la disponibilité d’un large éventail de données et la sécurité des données dans l’environnement industriel », a déclaré Jonathan Auberle, de l’Institut de manutention et de logistique. (IFL) à l’Institut de technologie de Karlsruhe (KIT). KIT a dirigé la recherche.
Des données qui volent ? Envoyez moins de données
Une autre facette du travail de Darwin AI consistait à développer une IA adaptée à l’informatique de pointe utilisant la 5G. Un rapport du 5G Innovation Lab explique pourquoi les réseaux sont si importants :
« Dans l’usine intelligente compatible avec l’Industrie 4.0, les ordinateurs sont connectés et communiquent entre eux. Les lignes sont entièrement automatisées et contrôlées par des robots. Les véhicules autonomes transportent des marchandises vers et depuis les cellules de travail.
Tout cela génère des données qui doivent être déplacées de la périphérie où elles sont créées vers le serveur central où elles sont analysées.
En effet, « cette nouvelle intervient alors que l’utilisation de l’IA dans l’industrie manufacturière commence à proliférer, alors même que les réseaux mobiles développent des technologies sans fil (network slicing, SD-WAN, etc.) conçues pour prendre en charge un grand nombre d’appareils connectés sur des réseaux privés conçus pour résister au piratage et au piratage. également pour offrir des niveaux de QoS élevés », comme je l’ai noté ailleurs.
Ce qu’Apple pourrait faire
Avec autant d’accent mis sur la fabrication dans le CV de Darwin AI, il semble plausible qu’Apple puisse déployer une partie de la technologie sur ses propres lignes de production. Cela pourrait aider l’entreprise dans sa quête de construction d’un système de fabrication circulaire et améliorer l’efficacité de son réseau de plus en plus mondial de lignes de production d’iPhone.
Mais la capacité de créer des modèles d’apprentissage automatique efficaces en utilisant les données de manière privée sera également utile pour une entreprise comptant plus d’un milliard d’appareils activement utilisés en circulation. Et la capacité de minimiser les données qui doivent être transportées sur le réseau a également un effet significatif, d’autant plus qu’Apple semble développer des modèles d’IA qui fonctionnent presque entièrement en périphérie.
La capacité de partager des informations entre machines tout en préservant la confidentialité et la sécurité des utilisateurs pourrait aider à générer le type de données de haute qualité dont les meilleurs systèmes d’IA auront besoin. Il est difficile de ne pas relier les points et il est vraiment difficile de ne pas voir une synergie entre ces systèmes et Vision Pro.
Après tout, avec des systèmes automatisés prêts à détecter les défauts sur la ligne de production, il est évident pour un ingénieur en chef d’utiliser Vision Pro pour examiner de plus près avant d’envoyer une équipe de réponse aux incidents.
Ce n’est bien sûr qu’une des nombreuses implications. Mais alors que le torrent d’actualités Apple liées à l’IA se transforme en un flot, vous feriez mieux de commencer à parier sur des annonces d’actualités passionnantes liées à l’IA alors qu’Apple se prépare pour la WWDC. Après tout, l’Internet des objets existe déjà – il ne reste plus qu’à mieux fonctionner ensemble.
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