Visión en la Creación: La Startup de Andrew Ng Automatiza la Inspección de Fábricas

El concepto de la IA centrada en datos de Ng, codificado en los productos de Landing AI y acelerado con las GPU de NVIDIA, está ganando terreno entre los clientes.
por Rick Merritt

La empresa Landing AI especialista en visión de computación tiene una tarjeta presentación única: su cofundador y CEO es una estrella de rock de la tecnología.

En Google Brain, Andrew Ng se hizo famoso por mostrar cómo el deep learning podía reconocer gatos en un mar de imágenes con una velocidad y precisión asombrosas. Más tarde, fundó Coursera, donde sus cursos de machine learning atrajeron a casi 5 millones de estudiantes.

Hoy en día, Ng es conocido por sus miradas sobre la IA centrada en datos: en su opinión, mejorar el rendimiento de la IA ahora requiere más enfoque en los conjuntos de datos y menos refinamiento de los modelos de redes neuronales. Es una filosofía que se codifica en el producto insignia de Landing AI, LandingLens.

Landing AI se fundó en 2017 y cuenta entre sus usuarios a Foxconn, StanleyBlack&Decker y el fabricante de autopartes Denso. Ellos y otras empresas aplicaron el deep learning para mejorar su eficiencia y reducir los costos.

Un Desafío de Clasificación

Un fabricante de chips con plantas en todo el mundo fue uno de los primeros en probar LandingLens. Quería usar el deep learning para mejorar el rendimiento y el rendimiento de las obleas que transportan chips en sus fábricas.

Al igual que todos los fabricantes de chips, «tienen muchas máquinas de inspección visual en el piso de la fábrica que analizan obleas en varios pasos y hacen un buen trabajo detectando anomalías, pero no les fue tan bien clasificando las cosas que encontraron en los tipos de defectos», dijo Quinn Killough, enlace de Landing con el cliente.

Al igual que muchos fabricantes de chips, intentó clasificar diferentes programas de software. «Pero las soluciones tenían que ajustarse para cada producto y con más de 100 productos, la inversión no valió la pena», dijo Killough, quien tiene una experiencia en visión de computación y fabricación.

La IA Automatiza la Inspección

Luego, el cliente aplicó la IA con LandingLens. Se diseñó para manejar todo el proceso de MLOps, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento y la implementación de modelos, para luego administrar el proceso continuo de refinamiento de los modelos, y en especial los datos, con el objetivo de mejorar los resultados.

Aunque todavía estamos en la primera etapa de la implementación, el producto y su enfoque centrado en los datos ya han ayudado a los fabricantes de chips a reducir los costos.

«El ingeniero principal que impulsa el proyecto dijo que ve el deep learning como una transformación; quiere escalarlo para implementarlo en toda la fábrica y hacer que otras plantas lo adopten», dijo Killough.

Inspectores en el Cloud

El fabricante de chips utilizó LandingLens en las GPU NVIDIA V100 Tensor Core en un servicio basado en el cloud que ejecuta la inferencia en cientos de miles de imágenes al día.

«Al principio, no estábamos seguros de las capacidades de rendimiento, pero ahora está claro que puede manejar eso y mucho más», dijo Killough.

El mismo servicio puede entrenar un nuevo modelo de clasificación en menos de un minuto utilizando alrededor de 50 imágenes de defectos para que los usuarios puedan iterar rápidamente.

«En cuanto al entrenamiento, es muy importante que nuestra herramienta se sienta ágil para que nuestros clientes puedan solucionar problemas y experimentar con soluciones», dijo.

Lleva la IA al Edge

Ahora, la compañía está llevando el trabajo de IA a la planta de la fábrica con un nuevo producto, LandingEdge, que se encuentra en la etapa de prueba beta con varios clientes.

Captura imágenes de cámaras y luego ejecuta la inferencia en PC industriales equipadas con módulos NVIDIA Jetson AGX Xavier. Los resultados de ese trabajo se envían directamente a los controladores que operan brazos robóticos, cintas transportadoras y otros sistemas de producción.

«Nuestro objetivo es mejorar los controles de calidad, a fin de crear un impulso acumulado para los procesos de IA rápidos e iterativos», dijo Jason Chan, gerente de productos de LandingEdge.

Acelera el Crecimiento de una Startup

Para obtener acceso anticipado a la última tecnología y experiencia, Landing AI se unió al programa NVIDIA Metropolis, dirigido a las empresas que utilizan la visión de IA para hacer que los espacios y las operaciones sean más seguros y eficientes.

Estamos en la primera etapa de las empresas y la IA centrada en datos, que Ng considera que puede ser uno de los cambios tecnológicos más importantes en esta década.

Para obtener más información, mira una sesión de GTC (gratis con registro) en la que Ng describe el estado y el pronóstico del movimiento de la IA centrada en datos.