Како мрежа за временске односе разуме шта се тамо дешава
Само неколико оквира информација које причају причу су све што нам је потребно да бисмо разумели шта се дешава. Ово је, на крају крајева, основа за стрипове — који пружају довољно важних ритмова приче да пратимо шта се догодило. Нажалост, роботи опремљени технологијом компјутерског вида боре се да то ураде. Бар до сада.
Препоручени видео снимци
Недавно је Технолошки институт Масачусетса (МИТ) демонстрирао нову врсту вештачке интелигенције систем који користи неуронску мрежу да попуни празнине у видео оквирима како би утврдио која активност се одвија место. Резултати га чине запањујуће добрим у одређивању шта се дешава у видео снимку.
„Новоразвијени модули временских односа омогућавају А.И. систем за анализу неколико кључних оквира и процену временских однос међу њима, како би се разумело шта се дешава на видео снимку — као што је гомила објеката [који се] обарају“, Болеи Зхоу, бивши др. студент МИТ-ове Лабораторије за рачунарске науке и вештачку интелигенцију (ЦСАИЛ), који је сада доцент рачунарских наука на Кинеском универзитету у Хонг Конгу, рекао је за Дигитал Трендс. „Пошто модел ради са кључним кадровима који су ретко узорковани из долазног видеа, ефикасност обраде је знатно побољшана, омогућавајући препознавање активности у реалном времену.
Још једно узбудљиво својство А.И. модел је да може да предвиди и предвиди шта ће се десити у раној фази гледањем кадрова видеа. На пример, ако види особу која држи флашу, алгоритам предвиђа да би она могла да попије пиће или да је можда исцеди. Такве способности предвиђања биће од суштинског значаја за вештачку интелигенцију која се користи у доменима као што су аутономна вожња, где би могао проактивно спречити несреће нагађајући шта ће се десити из тренутка у тренутак.
„Могао би се користити и за праћење људског понашања, као што је помоћник кућног робота који би могао да предвиди вашу намеру испоруком ствари унапред“, наставио је Џоу. „Могло би се [додатно користити] за анализу огромног [броја] видео снимака на мрежи, ради бољег разумевања видеа и проналажења видео записа.“
Следећи корак пројекта ће укључивати повећање способности АИ да препозна већи број објеката и активности. Тим такође ради са истраживачима роботике на примени овог препознавања активности у роботским системима. Они би као резултат могли да виде побољшану перцепцију и вештине визуелног закључивања.
Препоруке уредника
- Нико не жели да купи АМД-ове Зен 4 чипове — шта се дешава?
- Зоом-ов АИ технологија за откривање емоција током позива узнемирује критичаре
- Смешна формула: Зашто је хумор генерисан машинама свети грал А.И.
- Нвидиа смањује баријеру за улазак у А.И. са командом флоте и ЛаунцхПад-ом
- ИБМ-ов АИ Брод Мејфлауер прелази Атлантик, а можете га гледати уживо
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате убрзани свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
