Como uma Rede de Relações Temporais entende o que está acontecendo ali
Apenas alguns quadros de informação contando uma história são tudo o que precisamos para entender o que está acontecendo. Afinal de contas, esta é a base para as histórias em quadrinhos – que fornecem apenas o suficiente das partes importantes da história para que possamos acompanhar o que aconteceu. Infelizmente, os robôs equipados com tecnologia de visão computacional lutam para fazer isso. Até agora, pelo menos.
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Recentemente, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) demonstrou um novo tipo de inteligência artificial sistema que usa uma rede neural para preencher os espaços em branco nos quadros de vídeo para descobrir qual atividade está ocorrendo lugar. Os resultados tornam-no surpreendentemente bom para determinar o que está acontecendo em um vídeo.
“Os módulos de relação temporal recentemente desenvolvidos permitem que a I.A. sistema para analisar alguns quadros-chave e estimar o tempo relação entre eles, para entender o que está acontecendo no vídeo — como uma pilha de objetos [sendo] derrubados”,
Outra propriedade interessante do A.I. modelo é que ele pode antecipar e prever o que acontecerá desde o início, visualizando quadros de vídeo. Por exemplo, se vir uma pessoa segurando uma garrafa, o algoritmo antecipa que ela poderá tomar um gole ou possivelmente espremê-lo. Essas capacidades de antecipação serão essenciais para a inteligência artificial utilizada em domínios como condução autônoma, onde poderia prevenir acidentes de forma proativa, adivinhando o que acontecerá a cada momento.
“Ele [poderia também] ser usado para monitorar o comportamento humano, como um assistente de robô doméstico que poderia antecipar sua intenção, entregando as coisas com antecedência”, continuou Zhou. “Ele [poderia também ser empregado] para analisar o enorme [número de] vídeos on-line, para melhorar a compreensão e a recuperação de vídeos.”
A próxima etapa do projeto envolverá aumentar a capacidade da IA de reconhecer um número mais amplo de objetos e atividades. A equipe também está trabalhando com pesquisadores de robótica para implantar esse reconhecimento de atividade em sistemas robóticos. Como resultado, eles poderiam ter percepção aprimorada e habilidades de raciocínio visual.
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