Panasonic распрацоўвае дзве перадавыя тэхналогіі AI,
Прынята ў CVPR2021,
вядучая ў свеце міжнародная канферэнцыя па тэхналогіі AI
[1] Геном хатніх дзеянняў: Кантраставае разуменне кампазіцыйных дзеянняў
Мы рады паведаміць, што мы распрацавалі новы набор дадзеных "Геном хатніх дзеянняў", які збірае штодзённыя мерапрыемствы чалавека ў сваіх дамах, выкарыстоўваючы некалькі тыпаў датчыкаў, уключаючы камеры, мікрафоны і цеплавыя датчыкі. Мы пабудавалі і выпусцілі найбуйнейшы ў свеце мультымадальны набор дадзеных для жылых памяшканняў, у той час як большасць набораў дадзеных для жылых памяшканняў былі невялікімі ў маштабе. Прымяняючы гэты набор дадзеных, даследчыкі AI могуць выкарыстоўваць яго ў якасці навучання для машыннага навучання і даследаванняў AI для падтрымкі людзей у жылой прасторы.
У дадатак да вышэйсказанага, мы распрацавалі тэхналогію сумеснага навучання для распазнання іерархічнай актыўнасці ў мультымадальных і некалькіх пунктах гледжання. Прымяняючы гэтую тэхналогію, мы можам даведацца паслядоўныя асаблівасці паміж рознымі пунктамі гледжання, датчыкамі, іерархічным паводзінамі і падрабязнымі этыкеткамі паводзін, і, такім чынам, палепшыць працу складаных заняткаў у жылых памяшканнях.
Гэтая тэхналогія з'яўляецца вынікам даследаванняў, праведзеных у супрацоўніцтве паміж лічбавым тэхналагічным цэнтрам AI, аддзелам тэхналогій, і Стэнфардскай лабараторыяй і навучаннем у Стэнфардскім універсітэце.
Малюнак 1: Кааператыўнае разуменне кампазіцыйных дзеянняў (CCAU) сумесна навучанне ўсіх спосабаў разам дазваляе нам бачыць павышаную прадукцыйнасць.
Мы выкарыстоўваем навучанне, выкарыстоўваючы як этыкеткі на ўзроўні відэа, так і атамныя дзеянні, каб дазволіць як відэа, так і атамныя дзеянні скарыстацца кампазіцыйнымі ўзаемадзеяннямі паміж імі.
[2] Autodo: Надзейная аўтаадаўг для прадузятасці з шумам этыкеткі праз маштабаваную імавернасную няяўную дыферэнцыяцыю
Мы таксама рады паведаміць, што мы распрацавалі новую тэхналогію машыннага навучання, якая аўтаматычна выконвае аптымальнае павелічэнне дадзеных у адпаведнасці з размеркаваннем дадзеных аб навучанні. Гэтая тэхналогія можа прымяняцца да рэальных сітуацый, дзе даступныя дадзеныя вельмі мала. У нашых асноўных сферах бізнесу існуе мноства выпадкаў, дзе цяжка прымяніць тэхналогію AI з -за абмежаванняў даступных дадзеных. Прымяняючы гэтую тэхналогію, працэс налады параметраў павелічэння дадзеных можа быць ліквідаваны, а параметры можна рэгуляваць аўтаматычна. Такім чынам, можна чакаць, што дыяпазон прымянення тэхналогіі AI можа распаўсюджвацца больш шырока. У будучыні, далейшае паскарэнне даследаванняў і распрацоўкі гэтай тэхналогіі, мы будзем працаваць над рэалізацыяй тэхналогіі AI, якія можна выкарыстоўваць у асяроддзях рэальнага свету, такімі як знаёмыя прылады і сістэмы. Гэтая тэхналогія з'яўляецца вынікам даследаванняў, праведзеных Цэнтрам тэхналогій Digital AI, аддзелам тэхналогій, лабараторыяй AI Panasonic R&D America.
Малюнак 2: Autodo вырашае праблему павелічэння дадзеных (дылема агульнай палітыкі DA). Размеркаванне дадзеных дапоўненых цягнікоў (пункцірны сіні) можа не адпавядаць тэставым дадзеных (цвёрды чырвоны) у схаванай прасторы:
"2" недастаткова прыглушана, а "5" пераадольваецца. У выніку папярэднія метады не могуць адпавядаць тэставым размеркаванні, а рашэнне вывучанага класіфікатара F (θ) недакладна.
Падрабязнасці гэтых тэхналогій будуць прадстаўлены ў CVPR2021 (адбудуцца з 19 чэрвеня 2017 года).
Вышэй паведамленне ідзе з афіцыйнага сайта Panasonic!
Час паведамлення: 03-2021 чэрвеня
