Chez Syngenta, la classification des images est essentielle à la modélisation des échantillons au sein d'un système automatisé de formulation chimique qui a produit plus de 100 000 images. Les images sont utilisées pour déterminer les prochaines étapes du développement des produits, mais leur interprétation visuelle seule prend beaucoup de temps et est subjective pour l'évaluateur.
Le complément Torch Deep Learning pour JMP Pro utilise la puissance des réseaux neuronaux convolutifs et du calcul GPU pour simplifier considérablement l'analyse et donner des résultats cohérents sur un ensemble convenu d'images de contrôle. Nous montrons à quel point il est facile dans le complément d'importer et de prédire un ensemble d'images plutôt compliqué et de renvoyer une sortie significative et interactive en quelques minutes pour des tâches qui prennent normalement des heures, voire des jours, avec un traitement manuel et un codage Python.
