
باناسونيك تطور تقنيتين متقدمتين في مجال الذكاء الاصطناعي
تم قبوله في CVPR2021،
المؤتمر الدولي الرائد في العالم لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي
[1] جينوم العمل المنزلي: فهم العمل التركيبي المتباين
يسرنا أن نعلن أننا طورنا مجموعة بيانات جديدة بعنوان "جينوم النشاط المنزلي" تجمع أنشطة الإنسان اليومية في منزله باستخدام أنواع متعددة من المستشعرات، بما في ذلك الكاميرات والميكروفونات والمستشعرات الحرارية. لقد أنشأنا ونشرنا أكبر مجموعة بيانات متعددة الوسائط في العالم لمساحات المعيشة، في حين أن معظم مجموعات البيانات الخاصة بمساحات المعيشة كانت صغيرة الحجم. بتطبيق هذه المجموعة، يمكن لباحثي الذكاء الاصطناعي استخدامها كبيانات تدريب لتقنيات التعلم الآلي وأبحاث الذكاء الاصطناعي لدعم الأفراد في مساحات المعيشة.
بالإضافة إلى ما سبق، طوّرنا تقنية تعلّم تعاوني للتعرف على الأنشطة الهرمية في وجهات نظر متعددة الوسائط. بتطبيق هذه التقنية، يُمكننا تعلّم سمات متسقة بين وجهات نظر مختلفة، وأجهزة استشعار، وسلوكيات هرمية، وتصنيفات سلوكية مُفصّلة، وبالتالي تحسين أداء التعرف على الأنشطة المعقدة في أماكن المعيشة.
هذه التقنية هي نتيجة بحث تم إجراؤه بالتعاون بين مركز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الرقمي، قسم التكنولوجيا، ومختبر الرؤية والتعلم في جامعة ستانفورد.
الشكل 1: فهم العمل التكويني التعاوني (CCAU) إن التدريب التعاوني لجميع الوسائل معًا يسمح لنا برؤية أداء محسّن.
نحن نستخدم التدريب باستخدام كل من علامات مستوى الفيديو والفعل الذري للسماح لكل من مقاطع الفيديو والفعل الذري بالاستفادة من التفاعلات التكوينية بين الاثنين.
[2] AutoDO: تعزيز تلقائي قوي للبيانات المتحيزة مع ضوضاء التسمية عبر التمايز الضمني الاحتمالي القابل للتطوير
يسرنا أيضًا أن نعلن أننا طورنا تقنية جديدة للتعلم الآلي تؤدي تلقائيًا إلى زيادة مثالية للبيانات وفقًا لتوزيع بيانات التدريب. يمكن تطبيق هذه التقنية على مواقف العالم الحقيقي، حيث تكون البيانات المتاحة صغيرة جدًا. هناك العديد من الحالات في مجالات أعمالنا الرئيسية، حيث يصعب تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي بسبب قيود البيانات المتاحة. من خلال تطبيق هذه التقنية، يمكن القضاء على عملية ضبط معلمات زيادة البيانات، ويمكن تعديل المعلمات تلقائيًا. لذلك، يمكن توقع أن نطاق تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينتشر على نطاق أوسع. في المستقبل، من خلال تسريع البحث والتطوير لهذه التقنية بشكل أكبر، سنعمل على تحقيق تقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها في بيئات العالم الحقيقي مثل الأجهزة والأنظمة المألوفة. هذه التقنية هي نتيجة البحث الذي أجراه مركز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الرقمي، قسم التكنولوجيا، مختبر الذكاء الاصطناعي لشركة باناسونيك للبحث والتطوير الأمريكية.
الشكل 2: يحل AutoDO مشكلة زيادة البيانات (معضلة DA ذات السياسة المشتركة). قد لا يتطابق توزيع بيانات القطار المعززة (الأزرق المتقطع) مع بيانات الاختبار (الأحمر المتصل) في المساحة الكامنة:
القيمة "2" ناقصة التعزيز، بينما القيمة "5" زائدة التعزيز. نتيجةً لذلك، لا تتطابق الطرق السابقة مع توزيع الاختبار، ويكون قرار المصنف f(θ) المُدرَك غير دقيق.
سيتم تقديم تفاصيل هذه التقنيات في مؤتمر CVPR2021 (المقرر عقده في 19 يونيو 2017).
الرسالة أعلاه جاءت من الموقع الرسمي لشركة باناسونيك!
وقت النشر: 03-06-2021