CNAI以合成数据技术提升误报率表现

CN.AI利用生成式人工智能（AI）技术，提高了产品检测设备的准确度，并进一步提升了未来在制造领域的应用可能性。CN.AI近日表示，公司与HL万都推进了为提升产品外观检测设备准确度而开展的不良品合成数据生成项目，并于25日公布，已确认该项目带来的误检率下降效果。

本次项目旨在改善针对不良产品的检测设备性能，从而强化质量管理流程。项目中使用的不良品合成数据，是通过CN.AI的图像生成AI平台Tivv生成的。

View original image

CN.AI基于HL万都提供的基础数据集，利用生成式AI技术生成了7000张不良品图像，并将其用于训练HL万都的AI分类模型。结果显示，误检率相比以往改善了13.3个百分点。

必读新闻

“月薪150万不如去美国年入5亿” 首尔大·KAIST人才纷纷收拾行囊 [科学家正在消失]①

• 闪耀的“韩技术”正被迫出海流失…连补贴都发了却说“不能上市”
• “还不如直接买股票”…挂名ETF，实则“半导体重仓”成短线游乐场
• 歌手 Kim Minjong 回应 MC Mong 赌博爆料：“明显属虚假…将采取法律措施”
• “无药可治却扩散加速”……已致105人死亡恐慌蔓延，美国人亦被感染

合成数据是根据真实数据的统计分布生成的虚拟数据，用于解决数据不足及偏差问题，从而提升AI性能。CN.AI代表Kim Bohyung表示：“通常在制造业领域，用于训练搭载AI模型的产品检测设备的不良品数据不足100张，难以保障模型性能。通过本次项目，我们确认了不良品合成数据的有效性和适用性，预计今后合成数据在各类制造领域的应用价值将大幅提升。”

版权所有 © 阿视亚经济 (www.asiae.co.kr)。 未经许可不得转载。