Panasonic iki qabaqcıl süni intellekt texnologiyası hazırlayır,
CVPR2021-ə qəbul edildi,
Dünyanın Aparıcı Beynəlxalq AI Texnologiya Konfransı
[1] Əsas Fəaliyyət Genomu: Kontrastiv Kompozisiya Fəaliyyət Anlayışı
Kameralar, mikrofonlar və istilik sensorları da daxil olmaqla bir neçə növ sensordan istifadə etməklə insanların evlərində gündəlik fəaliyyətini toplayan yeni "Ev Fəaliyyəti Genomu" məlumat dəstini hazırladığımızı elan etməkdən məmnunuq. Yaşayış məkanları üçün dünyanın ən böyük multimodal verilənlər toplusunu qurduq və buraxdıq, halbuki yaşayış sahələri üçün məlumat dəstlərinin əksəriyyəti kiçik ölçülü idi. Bu məlumat dəstini tətbiq etməklə, AI tədqiqatçıları ondan yaşayış məkanında insanları dəstəkləmək üçün maşın öyrənməsi və AI tədqiqatı üçün təlim məlumatları kimi istifadə edə bilərlər.
Yuxarıda göstərilənlərə əlavə olaraq, biz multimodal və çoxsaylı baxış nöqtələrində iyerarxik fəaliyyətin tanınması üçün kooperativ öyrənmə texnologiyası hazırlamışıq. Bu texnologiyanı tətbiq etməklə biz müxtəlif baxış nöqtələri, sensorlar, iyerarxik davranışlar və təfərrüatlı davranış etiketləri arasında ardıcıl xüsusiyyətləri öyrənə və beləliklə, yaşayış məkanlarında mürəkkəb fəaliyyətlərin tanınması performansını yaxşılaşdıra bilərik.
Bu texnologiya Stenford Universitetində Rəqəmsal Süni İntellekt Texnologiyaları Mərkəzi, Texnologiya Bölməsi və Stanford Vision və Öyrənmə Laboratoriyası arasında birgə aparılan tədqiqatın nəticəsidir.
Şəkil 1: Kooperativ Kompozisiya Fəaliyyətinin Anlaşması (CCAU) Bütün metodların birgə təlimi bizə təkmilləşdirilmiş performansı görməyə imkan verir.
Biz həm video səviyyəli, həm də atomik hərəkət etiketlərindən istifadə edərək təlimdən istifadə edirik ki, həm videolar, həm də atom hərəkətləri ikisi arasındakı kompozisiya qarşılıqlı təsirindən faydalansın.
[2] AutoDO: Ölçəklənən Ehtimal Gizli Fərqləndirmə vasitəsilə Etiket Səs-küyü ilə qərəzli Məlumat üçün Sağlam AutoAugment
Təlim məlumatlarının paylanmasına uyğun olaraq optimal məlumat artımını avtomatik həyata keçirən yeni maşın öyrənmə texnologiyası hazırladığımızı da məmnuniyyətlə elan edirik. Bu texnologiya mövcud məlumatların çox kiçik olduğu real dünya vəziyyətlərinə tətbiq oluna bilər. Mövcud məlumatların məhdudiyyətləri səbəbindən AI texnologiyasını tətbiq etmək çətin olan əsas biznes sahələrimizdə bir çox hallar var. Bu texnologiyanın tətbiqi ilə məlumatların artırılması parametrlərinin tənzimləmə prosesi aradan qaldırıla bilər və parametrlər avtomatik tənzimlənə bilər. Buna görə də, AI texnologiyasının tətbiq dairəsinin daha geniş yayılacağını gözləmək olar. Gələcəkdə bu texnologiyanın tədqiqi və inkişafını daha da sürətləndirərək, tanış cihazlar və sistemlər kimi real mühitlərdə istifadə oluna bilən AI texnologiyasını reallaşdırmaq üçün çalışacağıq. Bu texnologiya Amerikanın Panasonic R&D Şirkətinin Rəqəmsal Süni İntellekt Texnologiyaları Mərkəzi, Texnologiya Bölməsi, Süni İntellekt Laboratoriyası tərəfindən aparılan tədqiqatın nəticəsidir.
Şəkil 2: AutoDO məlumatların artırılması problemini həll edir (Shared-policy DA dilemması). Artırılmış qatar məlumatlarının paylanması (xırdalanmış mavi) gizli məkanda sınaq məlumatlarına (bərk qırmızı) uyğun gəlməyə bilər:
"2" az, "5" isə həddindən artıq artır. Nəticədə, əvvəlki üsullar test paylanmasına uyğun gəlmir və öyrənilmiş f(θ) təsnifatının qərarı qeyri-dəqiqdir.
Bu texnologiyaların təfərrüatları CVPR2021-də (19 iyun 2017-ci il tarixində keçiriləcək) təqdim olunacaq.
Yuxarıdakı mesaj Panasonic rəsmi saytındandır!
Göndərmə vaxtı: 03 iyun 2021-ci il
