Score trasforma qualsiasi telecamera in un sensore intelligente, con modelli leggeri capaci di superare l'AI generalista pur girando solo su CPU.
Inserire un'intelligenza visiva avanzata in qualsiasi telecamera è costoso e lento.
I modelli più capaci richiedono GPU pesanti e una connessione costante al cloud, il che li rende impraticabili per la videosorveglianza in tempo reale, le fabbriche o le telecamere stradali.
Questo lascia l'analisi video di qualità riservata a chi ha budget elevati, nonostante la domanda per il rilevamento di oggetti ed eventi in tempo reale cresca nei settori della sicurezza, del retail e dello sport.
Questa subnet utilizza miners e validators per addestrare modelli di visione computazionale leggeri, capaci di girare su CPU comuni, senza GPU né connessione al cloud.
Uno dei suoi modelli, di appena 19MB, ha già superato soluzioni generaliste di AI come GPT-4o e Gemini nel rilevamento di oggetti.
La tecnologia è nata nell'analisi del calcio, con il Game State Recognition che riduce i costi di annotazione da 10 a 100 volte, e oggi si applica a qualsiasi telecamera.
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