Panasonic huendeleza teknolojia mbili za AI za hali ya juu,
Kukubaliwa kwa CVPR2021,
Mkutano wa kimataifa wa teknolojia ya AI ya kimataifa
[1] Kitendo cha nyumbani: uelewa wa hatua ya kutengenezea
Tunafurahi kutangaza kwamba tumetengeneza daftari mpya ya "hatua ya nyumbani" ambayo inakusanya shughuli za kila siku za wanadamu katika nyumba zao kwa kutumia aina kadhaa za sensorer, pamoja na kamera, maikrofoni na sensorer za mafuta. Tumeunda na kuachia hifadhidata kubwa zaidi ya ulimwengu kwa nafasi za kuishi, wakati hifadhidata nyingi za nafasi za kuishi zimekuwa ndogo kwa kiwango. Kwa kutumia hifadhidata hii, watafiti wa AI wanaweza kuitumia kama data ya mafunzo ya kujifunza mashine na utafiti wa AI kusaidia watu katika nafasi ya kuishi.
Mbali na hayo hapo juu, tumetengeneza teknolojia ya kujifunza ya kushirikiana kwa utambuzi wa shughuli za uongozi katika maoni ya multimodal na anuwai. Kwa kutumia teknolojia hii, tunaweza kujifunza huduma thabiti kati ya maoni tofauti, sensorer, tabia ya hali ya juu, na lebo za tabia za kina, na kwa hivyo kuboresha utendaji wa utambuzi wa shughuli ngumu katika nafasi za kuishi.
Teknolojia hii ni matokeo ya utafiti uliofanywa kwa kushirikiana kati ya Kituo cha Teknolojia cha Dijiti AI, Idara ya Teknolojia, na Maabara ya Maono ya Stanford na Lebo ya Kujifunza katika Chuo Kikuu cha Stanford.
Kielelezo cha 1: Uelewa wa Ushirikiano wa Ushirikiano (CCAU) Kufundisha kwa kushirikiana kwa njia zote kwa pamoja huturuhusu kuona utendaji bora.
Tunatumia mafunzo kwa kutumia lebo za hatua za video na atomiki ili kuruhusu video na vitendo vya atomiki kufaidika na mwingiliano wa mchanganyiko kati ya hizo mbili.
.
Tunafurahi pia kutangaza kwamba tumetengeneza teknolojia mpya ya kujifunza mashine ambayo hufanya kiotomati otomatiki ya data kulingana na usambazaji wa data ya mafunzo. Teknolojia hii inaweza kutumika kwa hali halisi ya ulimwengu, ambapo data inayopatikana ni ndogo sana. Kuna visa vingi katika maeneo yetu kuu ya biashara, ambapo ni ngumu kutumia teknolojia ya AI kwa sababu ya mapungufu ya data inayopatikana. Kwa kutumia teknolojia hii, mchakato wa kueneza wa vigezo vya kuongeza data unaweza kuondolewa, na vigezo vinaweza kubadilishwa kiatomati. Kwa hivyo, inaweza kutarajiwa kuwa anuwai ya teknolojia ya AI inaweza kuenea zaidi. Katika siku zijazo, kwa kuharakisha zaidi utafiti na maendeleo ya teknolojia hii, tutafanya kazi kutambua teknolojia ya AI ambayo inaweza kutumika katika mazingira ya ulimwengu wa kweli kama vifaa na mifumo inayojulikana. Teknolojia hii ni matokeo ya utafiti uliofanywa na Kituo cha Teknolojia cha Dijiti AI, Idara ya Teknolojia, Maabara ya AI ya Kampuni ya Panasonic R&D ya Amerika.
Kielelezo cha 2: Autodo inasuluhisha shida ya uboreshaji wa data (diremma ya pamoja ya sera ya DA). Usambazaji wa data ya treni iliyosababishwa (dashed bluu) haiwezi kufanana na data ya jaribio (nyekundu nyekundu) katika nafasi ya mwisho:
"2" imejaa, wakati "5" imejaa. Kama matokeo, njia za awali haziwezi kufanana na usambazaji wa mtihani na uamuzi wa mwanafunzi aliyejifunza F (θ) sio sahihi.
Maelezo ya teknolojia hizi yatawasilishwa katika CVPR2021 (itafanyika Juni 19, 2017).
Ujumbe hapo juu umetoka kwa wavuti rasmi ya Panasonic!
Wakati wa chapisho: Jun-03-2021
