تقوم Panasonic بتطوير تقنيتين من الذكاء الاصطناعى المتقدمين ،
قبلت CVPR2021 ،
مؤتمر التكنولوجيا الدولي الرائد في العالم من الذكاء الاصطناعي
[1] جينوم العمل المنزلي: فهم العمل التركيبي التباين
يسرنا أن نعلن أننا قمنا بتطوير مجموعة بيانات جديدة "جينوم العمل المنزلي" تجمع أنشطة الإنسان اليومية في منازلهم باستخدام عدة أنواع من أجهزة الاستشعار ، بما في ذلك الكاميرات والميكروفونات وأجهزة الاستشعار الحرارية. لقد قمنا ببناء وأصدرنا أكبر مجموعة بيانات متعددة الوسائط في العالم لمساحات المعيشة ، في حين أن معظم مجموعات البيانات لمساحات المعيشة كانت صغيرة الحجم. من خلال تطبيق مجموعة البيانات هذه ، يمكن للباحثين من الذكاء الاصطناعي استخدامها كبيانات تدريب للتعلم الآلي وأبحاث الذكاء الاصطناعى لدعم الأشخاص في مساحة المعيشة.
بالإضافة إلى ما سبق ، قمنا بتطوير تقنية تعليمية تعاونية للتعرف على النشاط الهرمي في وجهات نظر متعددة الوسائط ومتعددة. من خلال تطبيق هذه التكنولوجيا ، يمكننا أن نتعلم ميزات متسقة بين وجهات النظر المختلفة ، والمستشعرات ، والسلوكيات الهرمية ، وعلامات السلوك التفصيلية ، وبالتالي تحسين أداء التعرف على الأنشطة المعقدة في مساحات المعيشة.
هذه التكنولوجيا هي نتيجة للبحث الذي أجري بالتعاون بين مركز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى الرقمي ، وقسم التكنولوجيا ، ومختبر ستانفورد للرؤية والتعلم في جامعة ستانفورد.
الشكل 1: يتيح لنا فهم العمل التركيبي التعاوني (CCAU) التدريب التعاوني جميع الطرائق معًا رؤية أداء محسّن.
نستخدم التدريب باستخدام كل من ملصقات الإجراء على مستوى الفيديو والذري للسماح لكل من مقاطع الفيديو والإجراءات الذرية للاستفادة من التفاعلات التركيبية بين الاثنين.
[2] Autodo: Autogment قوي للبيانات المتحيزة مع ضوضاء الملصقات عبر التمايز الضمني الاحتمالي القابل للتطوير
يسرنا أيضًا أن نعلن أننا قمنا بتطوير تقنية جديدة للتعلم الآلي تؤدي تلقائيًا زيادة زيادة البيانات وفقًا لتوزيع بيانات التدريب. يمكن تطبيق هذه التكنولوجيا على مواقف العالم الحقيقي ، حيث تكون البيانات المتاحة صغيرة جدًا. هناك العديد من الحالات في مجالات العمل الرئيسية لدينا ، حيث يصعب تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي بسبب قيود البيانات المتاحة. من خلال تطبيق هذه التكنولوجيا ، يمكن القضاء على عملية ضبط معلمات زيادة البيانات ، ويمكن تعديل المعلمات تلقائيًا. لذلك ، من المتوقع أن ينتشر نطاق تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع. في المستقبل ، من خلال تسريع البحث والتطوير في هذه التكنولوجيا ، سنعمل على تحقيق تقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها في البيئات في العالم الحقيقي مثل الأجهزة والأنظمة المألوفة. هذه التكنولوجيا هي نتيجة للبحث الذي أجرته مركز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الرقمي ، قسم التكنولوجيا ، مختبر الذكاء الاصطناعي لشركة Panasonic R&D America.
الشكل 2: Autodo يحل مشكلة زيادة البيانات (معضلة DA المشتركة). قد لا يتطابق توزيع بيانات القطار المعززة (الأزرق المتقطع) مع بيانات الاختبار (الأحمر الصلب) في الفضاء الكامن:
"2" غير مقبول ، في حين أن "5" مفرط. نتيجة لذلك ، لا يمكن أن تتطابق الأساليب السابقة مع توزيع الاختبار وقرار المصنف المستفاد F (θ) غير دقيق.
سيتم تقديم تفاصيل هذه التقنيات في CVPR2021 (التي ستعقد من 19 يونيو 2017).
أعلاه تأتي الرسالة من موقع باناسونيك الرسمي!
وقت النشر: Jun-03-2021
