人工智能并不是新的概念,它能够在近两年成为推动新一轮技术革命的力量,一方面得益于大数据的爆发,另一方面则得益于异构计算的发展。异构计算让人类能够更加快速的执行大数据分析以及深度学习,让人工智能能够更快的转化为人类能够利用的工具。Power+AI+Nvlink将人工智能和异构计算有机的融合到了一起,助力企业一步到位,实现认知。

认知系统解决方案

随着人工智能和机器学习的快速兴起,企业级用户对高性能计算有了越来越苛刻的需求,你的计算能力达标了吗?Power融合了最先进的GPU NVLINK技术,具备优异的并行效率和扩展性能,将迅速成为认知时代下的新利器。

开源数据库解决方案

现如今,开源已经成为我们身边必不可少的重要组成部分,其发展势头之猛不容小觑。但在开源数据库性能、优化与组合方面都面临着巨大的挑战,一套强大的系统平台将让你事半功倍,想轻松玩转开源,请速速看过来。

行业场景

场景一:用于银行业的人脸遮挡检测

  • 业务需求
    • 如果有人在 ATM 机前操作时故意遮挡脸部,有理由认为此人行为可疑,需要特别关注
  • 挑战
    • 由于遮挡行为的多样性,传统技术无法很好的实现对此类行为的自动识别
    • 人工无法同时处理海量的视频,必然出现遗漏
  • IBM 方案价值
    • IBM 智能影像识别系统可以实时检测出各种类型的遮挡并进行预警

场景二:信用卡识别

  • 业务需求
    • 信用卡识别
    • 银行识别
    • 信用卡组织识别
  • 挑战
    • Classification vs Object Detection
    • Label Data
    • 时间和持续更新
  • IBM 方案价值
    • BlueMind 可支持为不同需求提供不同的网络模型
    • BlueMind 可支持跨节点跨 GPU 训练,以提速训练过程
    • BlueMind 可提供 inference API 测在线服务

场景三:期货指数预测

  • 业务需求
    • 预测第二天期货指数状态
    • 前 1000分钟交易记录作为输入
    • P&L(Profit Loss)、AR(Annualized Revenue),SR(Sharp Ratio),MDD(Max Drawdown) measure the accuracy
  • 挑战
    • 传统数据格式转换成深度学习要求的矩阵格式
    • 输入过小可能导致梯度消失
    • 模型准确度
  • IBM 方案价值
    • BlueMind 可利用 ETL 将数据转换成可训练格式数据
    • BlueMind 可提供针对 RNN 模型的超参数选择
    • BlueMind 可支持训练过程可视化,并提供优化建议

场景一:肿瘤扩散评估

  • 业务需求
    • 预测肿瘤扩散情况并标记
    • 支持高分辨率
    • 高于 75% 的准确率注
  • 挑战
    • 分类 Classification vs 目标检测 Object Detection
    • 选择正确的模型:CNN vs Faster R-CNN vs R-CNN
    • 并行训练来提高性能并保证收敛
  • IBM 方案价值
    • BlueMind 可支持对象检测(object detection)和数据准备(data preparation
    • BlueMind 可同时支持改变数据大小和标签坐标
    • BlueMind 可支持无需改变原始图像情况下展示 训练结果(ground truth

场景二:通过认知实现医疗影像病症特征的辅助识别

  • 业务需求
    • 大部分中小医院和社区医院缺乏能判读影像的医生,医生的误诊、漏诊可导致医患关系紧张。
    • 大医院人满为患,读片医生疲于应付,导致误诊、漏诊。
    • 海量的影像数据没有有效的使用方法,成为负资产。
    • 专家长期积累的经验很难大范围的分享和传承。
  • 方案价值
    • 从历史数据中学习和总结,快速判读影像中的病症特征,辅助医生进行病症分析,提高诊治效率和准确性。

场景三:客户医疗业务部 + 研究院

  • 业务需求
    • 客户规划利用智能心电监控终端技术 iHolter,建设心电监控中心和诊断服务中心,全面完善公司的医疗服务生态圈。目前希望与 IBM 合作实现通过 iHolter 采集的 24小时心跳数据的自动智能识别和问题标记(Normal/Sick),以减少专家成本,提高诊疗效率。客户需要借助 IBM AI 相关的知识与经验,协助进行数据前期准备处理,标签化工作调研,并在整个 AI 项目集群规划,实现,DL 模型规划及调优进行深度合作
  • IBM 方案价值
    • 客户对 IBM 在认知领域的经验,以及 lab 在医疗领域的工作和技术能力表示认同
    • 客户认可 IBM 能够提供落地与客户的整体认知方案,包括硬件,软件,服务,及合作开发
    • IBM lab 在非图像的 DL 数据处理及建模方面有更多的经验和技术

场景一:深度学习技术辅助零部件和材料缺陷检测

  • 挑战
    • 零部件及材料中的各种缺陷直接影响成品质量,造成大量次品、废品,影响企业效益及声誉。
    • 传统的影像分析方法对于各种复杂的缺陷特征需要人工建模,适应性较差,造成大量误检、漏检
  • IBM 方案价值
    • 通过深度神经网络,可以从历史样本中自动提取各种缺陷特征,从图片中自动识别可能的缺陷并标识出位置,便于工作人员及时发现和纠正,提升产品质量和工作效率。

场景二:工业检测/智能制造

  • 业务需求
    • 自动检测并输出工件位置坐标,辅助机械臂自主定位,能够适应各种旋转、缩放、光照情况
    • 可以自动测量高精度的工件尺寸,并对良品和不良品进行分拣
    • 对装配不良件零容忍,能够自动检测装配件是否有效安装,是否少装、漏装
  • 方案价值
    • 通过对检测对象建立精确的视觉模型,结合人工智能芯片超强的计算能力,对于肉眼无法检测到的微小瑕疵,实现毫秒级的实时检测。

场景三:电力系统自动巡检与预测分析

  • 业务需求
    • 外国某电力公司通过将技术工人置于高风险的环境手动检查其庞大的传输网络,这种方法既昂贵且伴随危险,同时很难扩展。
  • 挑战
    • 为了解决这个问题,增加工人的生产力,客户正寻求部署无人机进行输电塔的可视化检查。
    • 为了图像处理自动化,客户使用 PowerAI 训练了一个深入学习网络来标识无人机捕获的潜在维护问题。
  • IBM 方案价值
    • IBM 是唯一能够提供使用 with NVIDIA NVLink 连接 NVIDIA Tesla P100 到 POWER8 CPUs 的供应商,这为深度学习提供了独特的便利性。
    • IBM 的 Power 系统,IBM ESS 存储 及 Spectrum Scale 集成解决方案组合,不仅能够使客户使用深度学习类型应用,而且能够提供 in-memory DBMS 和高速存储以储存和分析多种类型的数据。

场景一:基于认知计算的影像内容分析系统

场景二:法官判案的同案推荐

推送量刑参考

法官在系统中填写裁判文书,填写好前半部分,系统自动给出判决量刑参考,比如:本类型案件历史N件,80% 的案件量刑范围是 XX~XX,其中 60% 判两年,20% 判三年,系统推荐量刑范围是 XX~XX。还可以给出图表(比如直方图)。

推送法条参考

根据裁判书前文,自动给出参考法条,几十个条文,“引用最多法条是 XXX”。

文书智能编写

法官填写必要信息,系统根据模型关联运算自动推送,让法官做选择题。最后形成一篇完整的法律文书。具体可能的场景:法官填写法律文书的前半部,比如案由、诉讼请求、事实。然后系统智能推送后半部分:“本院认为”,“判决结果”

判决书模板化

根据不同情况设计不同的判决书模板
判决书模板和法律要素关联,比如某个类型的判决书,有八个法律要素,请法官填写。根据填写的法律要素,来做精准的推送;

认知系统

如何借助Kinetica解决精准营销问题

借助IBM和NVIDIA联合推出的Kinetica解决精准营销问题

IBM深度学习框架和系统硬件平台方案

人工智能市场的组成、企业级深度学习的应用场及人工智能深度学习发展方向和方法。

Deep Sight基于认知的智能影像分析方案

认知计算的定义和通过具体场景演示如何多维度优化分析以及与人工相比的优点。

IBM成为英菲尼迪红牛车队创新合作伙伴

在HPC环境中实现虚拟设计应用和赛车分析的吞吐量和效率最大化。

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开源数据库

借助Redis与POWER加速获取洞察

Redis和POWER8形成强强联合,与x86相比每个事务的开销可降低70%,吞吐量可提高2倍。

借MongoDB和POWER8实现数据管理现代化

MongoDB在采用POWER8的IBM Power Systems LC 服务器上运行时,性能比x86高出1.86倍。

用于认知系统的IBM Power System S822LC

具有NVLink功能的全新POWER8芯片,CPU-GPU带宽是基于x86系统的2.8倍—— 来体验一下前所未有的应用性能吧!

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