Bei Syngenta ist die Bildklassifizierung der Schlüssel zur Modellierung von Proben in einem automatisierten chemischen Formulierungssystem, das mehr als 100.000 Bilder produziert hat. Die Bilder werden verwendet, um die nächsten Schritte bei der Produktentwicklung zu bestimmen, aber ihre Interpretation allein mit dem Auge ist sehr zeitaufwändig und für den Bewerter subjektiv.
Das Torch Deep Learning Add-In für JMP Pro nutzt die Leistungsfähigkeit von Convolutional Neural Networks und GPU-Computing, um die Analyse drastisch zu vereinfachen und konsistente Ergebnisse für einen vereinbarten Satz von Kontrollbildern zu liefern. Wir zeigen, wie einfach es im Add-In ist, einen ziemlich komplizierten Satz von Bildern zu importieren und vorherzusagen und in wenigen Minuten aussagekräftige, interaktive Ergebnisse für Aufgaben zurückzugeben, die bei manueller Verarbeitung und Python-Codierung normalerweise Stunden oder sogar Tage dauern.
