Panasonic распрацоўвае дзве перадавыя тэхналогіі штучнага інтэлекту,
Прыняты ў CVPR2021,
вядучая ў свеце міжнародная канферэнцыя па тэхналогіях штучнага інтэлекту
[1] Галоўная старонка Геном дзеяння: разуменне кантрастыўнага кампазіцыйнага дзеяння
Мы рады паведаміць, што распрацавалі новы набор даных "Home Action Genome", які збірае інфармацыю пра штодзённую актыўнасць людзей у іх дамах з дапамогай некалькіх тыпаў датчыкаў, у тым ліку камер, мікрафонаў і цеплавых датчыкаў. Мы стварылі і апублікавалі найбуйнейшы ў свеце мультымадальны набор даных для жылых памяшканняў, у той час як большасць набораў даных для жылых памяшканняў былі невялікімі па маштабе. Выкарыстоўваючы гэты набор даных, даследчыкі штучнага інтэлекту могуць выкарыстоўваць яго ў якасці навучальных даных для машыннага навучання і даследаванняў штучнага інтэлекту для падтрымкі людзей у жылых памяшканнях.
Акрамя вышэйсказанага, мы распрацавалі тэхналогію кааператыўнага навучання для іерархічнага распазнавання дзейнасці ў мультымадальных і некалькіх пунктах гледжання. Ужываючы гэтую тэхналогію, мы можам вывучаць узгодненыя характарыстыкі паміж рознымі пунктамі гледжання, датчыкамі, іерархічнымі паводзінамі і падрабязнымі меткамі паводзін, і такім чынам паляпшаць эфектыўнасць распазнавання складаных дзеянняў у жылых памяшканнях.
Гэтая тэхналогія з'яўляецца вынікам даследаванняў, праведзеных сумесна паміж Цэнтрам лічбавых тэхналогій штучнага інтэлекту, Тэхналагічным аддзелам і Лабараторыяй зроку і навучання Стэнфардскага ўніверсітэта.
Малюнак 1: Сумеснае разуменне кампазіцыйных дзеянняў (CCAU). Сумеснае навучанне ўсіх мадальнасцей дазваляе нам убачыць паляпшэнне прадукцыйнасці.
Мы выкарыстоўваем навучанне з выкарыстаннем як відэаўзроўню, так і атамарных меткаў дзеянняў, каб як відэа, так і атамарныя дзеянні маглі атрымаць выгаду ад кампазіцыйных узаемадзеянняў паміж імі.
[2] AutoDO: Надзейнае аўтаматычнае пашырэнне для зрушаных дадзеных з шумам пазнак з дапамогай маштабаванага імавернаснага няяўнага дыферэнцыявання
Мы таксама рады паведаміць, што распрацавалі новую тэхналогію машыннага навучання, якая аўтаматычна выконвае аптымальнае пашырэнне дадзеных у адпаведнасці з размеркаваннем навучальных дадзеных. Гэтая тэхналогія можа быць ужыта ў рэальных сітуацыях, дзе даступныя дадзеныя вельмі малыя. У нашых асноўных сферах бізнесу ёсць шмат выпадкаў, калі цяжка прымяніць тэхналогію штучнага інтэлекту з-за абмежаванняў даступных дадзеных. Ужываючы гэтую тэхналогію, можна выключыць працэс налады параметраў пашырэння дадзеных, і параметры можна будзе карэктаваць аўтаматычна. Такім чынам, можна чакаць, што дыяпазон прымянення тэхналогіі штучнага інтэлекту можа пашырыцца. У будучыні, шляхам далейшага паскарэння даследаванняў і распрацовак гэтай тэхналогіі, мы будзем працаваць над рэалізацыяй тэхналогіі штучнага інтэлекту, якую можна будзе выкарыстоўваць у рэальных асяроддзях, такіх як знаёмыя прылады і сістэмы. Гэтая тэхналогія з'яўляецца вынікам даследаванняў, праведзеных Цэнтрам лічбавых тэхналогій штучнага інтэлекту, Тэхналагічным аддзелам, Лабараторыяй штучнага інтэлекту кампаніі Panasonic R&D Company of America.
Малюнак 2: AutoDO вырашае праблему дапаўнення дадзеных (дылема DA з агульнай палітыкай). Размеркаванне дапоўненых дадзеных цягніка (пунцірны сіні колер) можа не супадаць з тэставымі дадзенымі (суцэльны чырвоны колер) у латэнтнай прасторы:
«2» — недастатковае дапаўненне, а «5» — празмернае. У выніку папярэднія метады не могуць адпавядаць тэставаму размеркаванню, і рашэнне вывучанага класіфікатара f(θ) недакладнае.
Падрабязнасці гэтых тэхналогій будуць прадстаўлены на выставе CVPR2021 (якая адбудзецца з 19 чэрвеня 2017 года).
Паведамленне вышэй паступіла з афіцыйнага сайта Panasonic!
Час публікацыі: 03 чэрвеня 2021 г.
