Panasonic sviluppa duie tecnulugie avanzate di IA

Panasonic sviluppa duie tecnulugie avanzate di IA,
Accettatu à CVPR2021,
a Cunferenza Internaziunale di Tecnulugia di l'IA di punta in u mondu

[1] Home Action Genome: Capiscitura di l'Azione Cumposizionale Contrastiva

Simu felici d'annunzià chì avemu sviluppatu un novu inseme di dati "Home Action Genome" chì raccoglie l'attività quotidiane di l'omu in casa soia aduprendu parechji tippi di sensori, cumpresi camere, microfoni è sensori termichi. Avemu custruitu è ​​publicatu u più grande inseme di dati multimodale di u mondu per i spazii vitali, mentre chì a maiò parte di l'insemi di dati per i spazii vitali sò stati di piccula scala. Applicendu questu inseme di dati, i circadori di l'IA ponu aduprà cum'è dati di furmazione per l'apprendimentu automaticu è a ricerca nantu à l'IA per sustene e persone in u spaziu vitali.

In più di ciò chì hè statu dettu sopra, avemu sviluppatu una tecnulugia di apprendimentu cooperativu per u ricunniscimentu di l'attività gerarchica in punti di vista multimodali è multipli. Applicendu sta tecnulugia, pudemu amparà caratteristiche coerenti trà diversi punti di vista, sensori, cumpurtamenti gerarchici è etichette di cumpurtamentu dettagliate, è cusì migliurà e prestazioni di ricunniscimentu di attività cumplesse in i spazii di vita.
Sta tecnulugia hè u risultatu di una ricerca realizata in cullaburazione trà u Centru di Tecnulugia di l'IA Digitale, a Divisione di Tecnulugia, è u Laboratoriu di Visione è Apprendimentu di Stanford à l'Università di Stanford.

Figura 1: Comprensione di l'Azione Cumposizionale Cooperativa (CCAU) A furmazione cooperativa di tutte e modalità inseme ci permette di vede prestazioni migliorate.
Utilizemu a furmazione aduprendu etichette d'azione à livellu video è atomica per permette à i video è à l'azzioni atomiche di prufittà di l'interazzione cumposizionale trà i dui.

[2] AutoDO: AutoAugment robustu per dati sbilanciati cù rumore di etichetta via differenziazione implicita probabilistica scalabile

Semu dinù felici d'annunzià chì avemu sviluppatu una nova tecnulugia d'apprendimentu automaticu chì esegue automaticamente l'aumentu ottimale di i dati secondu a distribuzione di i dati di furmazione. Sta tecnulugia pò esse applicata à situazioni di u mondu reale, induve i dati dispunibili sò assai chjuchi. Ci sò parechji casi in i nostri principali settori d'attività, induve hè difficiule d'applicà a tecnulugia IA per via di e limitazioni di i dati dispunibili. Applicendu sta tecnulugia, u prucessu di sintonizazione di i parametri d'aumentu di i dati pò esse eliminatu, è i parametri ponu esse aghjustati automaticamente. Dunque, si pò aspittà chì a gamma d'applicazione di a tecnulugia IA possi esse sparghje più largamente. In u futuru, accelerendu ulteriormente a ricerca è u sviluppu di sta tecnulugia, travagliaremu per realizà una tecnulugia IA chì pò esse aduprata in ambienti di u mondu reale cum'è dispositivi è sistemi familiari. Sta tecnulugia hè u risultatu di a ricerca realizata da u Centru di Tecnulugia IA Digitale, Divisione Tecnulugica, Laboratoriu IA di Panasonic R&D Company of America.

Figura 2: AutoDO risolve u prublema di l'aumentu di dati (dilemma DA di pulitica spartuta). A distribuzione di i dati di u trenu aumentatu (blu tratteggiatu) ùn pò micca currisponde à i dati di prova (rossu solidu) in u spaziu latente:
"2" hè sottu-aumentatu, mentre "5" hè sopra-aumentatu. Di cunsiguenza, i metudi precedenti ùn ponu micca currisponde à a distribuzione di test è a decisione di u classificatore amparatu f(θ) hè imprecisa.

 

I dettagli di ste tecnulugie seranu presentati à CVPR2021 (chì si terrà da u 19 di ghjugnu 2017).

U missaghju sopra vene da u situ ufficiale di Panasonic!


Data di publicazione: 03 di ghjugnu 2021