Panasonicek bi IA teknologia aurreratu garatzen ditu
CVPR2021-erako onartua,
Munduko Nazioarteko IA Teknologia Konferentzia Nagusia
[1] Hasierako Ekintza Genoma: Ekintza Konposizional Kontrastatiboaren Ulermena
Pozik gaude "Etxeko Ekintzaren Genoma" datu-multzo berri bat garatu dugula iragartzeaz, gizakien eguneroko jarduerak etxeetan biltzen dituena hainbat sentsore mota erabiliz, besteak beste, kamerak, mikrofonoak eta sentsore termikoak. Bizilekuetarako munduko datu-multzo multimodal handiena eraiki eta argitaratu dugu, bizilekuetarako datu-multzo gehienak eskala txikikoak izan diren arren. Datu-multzo hau aplikatuz, IA ikertzaileek makina-ikaskuntzarako eta IA ikerketarako prestakuntza-datu gisa erabil dezakete bizilekuetan dauden pertsonei laguntzeko.
Goikoaz gain, ikaskuntza kooperatiboko teknologia bat garatu dugu jarduera hierarkikoak ikuspuntu multimodal eta anitzetan ezagutzeko. Teknologia hau aplikatuz, ikuspuntu, sentsore, portaera hierarkiko eta portaera-etiketa zehatzen arteko ezaugarri koherenteak ikas ditzakegu, eta horrela, bizitzeko espazioetan jarduera konplexuen ezagutza-errendimendua hobetu.
Teknologia hau Stanford Unibertsitateko AI Teknologia Zentro Digitalaren, Teknologia Dibisioaren eta Stanford Vision and Learning Lab-en arteko lankidetzan egindako ikerketaren emaitza da.
1. irudia: Konposizio-ekintza kooperatiboaren ulermen kooperatiboa (CCAU) Modalitate guztiak elkarrekin entrenatzeak errendimendu hobea ikusteko aukera ematen digu.
Bideo-mailako eta ekintza atomikoen etiketak erabiliz entrenamendua erabiltzen dugu, bai bideoek bai ekintza atomikoek bien arteko konposizio-elkarrekintzez baliatu ahal izateko.
[2] AutoDO: AutoAugment sendoa datu alboratuentzat etiketa-zarata erabiliz, eskalagarria den probabilitate-diferentziazio inplizitu bidez
Pozik gaude, halaber, iragartzeko makina-ikaskuntzako teknologia berri bat garatu dugula, datuen banaketaren arabera automatikoki datuen handitze optimoa egiten duena. Teknologia hau benetako munduko egoeretan aplika daiteke, non eskuragarri dauden datuak oso txikiak diren. Gure negozio-arlo nagusietan kasu asko daude, non zaila den IA teknologia aplikatzea, eskuragarri dauden datuen mugengatik. Teknologia hau aplikatuz, datuak handitzeko parametroen doikuntza-prozesua ezabatu daiteke, eta parametroak automatikoki doi daitezke. Beraz, espero daiteke IA teknologiaren aplikazio-eremua zabalago zabaldu ahal izatea. Etorkizunean, teknologia honen ikerketa eta garapena are gehiago bizkortuz, benetako munduko inguruneetan, hala nola gailu eta sistema ezagunetan, erabil daitekeen IA teknologia gauzatzeko lan egingo dugu. Teknologia hau Panasonic R&D Company of America-ko IA Teknologia Zentro Digitalak, Teknologia Dibisioak eta IA Laborategiak egindako ikerketaren emaitza da.
2. irudia: AutoDO-k datuen handitzearen arazoa konpontzen du (Politika partekatuaren DA dilema). Handitutako trenaren datuen banaketa (urdin etenduna) agian ez dator bat proba-datuekin (gorri solidoa) espazio latentean:
"2" gutxiegi handituta dago, eta "5" gehiegi handituta. Ondorioz, aurreko metodoek ezin dute bat etorri probaren banaketarekin eta ikasitako f(θ) sailkatzailearen erabakia ez da zehatza.
Teknologia hauen xehetasunak CVPR2021ean aurkeztuko dira (2017ko ekainaren 19tik aurrera egingo dena).
Goiko mezua Panasonic-en webgune ofizialetik dator!
Argitaratze data: 2021eko ekainak 3
