En Syngenta, la clasificación de imágenes es clave para el modelado de muestras dentro de un sistema automatizado de formulación química que ha producido más de 100.000 imágenes. Las imágenes se utilizan para determinar los siguientes pasos en el desarrollo de productos, pero su interpretación visual requiere mucho tiempo y es subjetiva para el evaluador.
El complemento Torch Deep Learning para JMP Pro utiliza el poder de las redes neuronales convolucionales y la computación GPU para simplificar drásticamente el análisis y brindar resultados consistentes en un conjunto acordado de imágenes de control. Mostramos lo fácil que es en el complemento importar y predecir un conjunto bastante complicado de imágenes y devolver resultados interactivos y significativos en minutos para tareas que normalmente toman horas o incluso días con procesamiento manual y codificación Python.
