Panasonic desenvolve duas tecnologias avançadas de IA,
Aceito no CVPR2021,
a principal conferência internacional de tecnologia de IA do mundo
[1] Genoma de Ação Doméstica: Compreensão da Ação Composicional Contrastiva
Temos o prazer de anunciar que desenvolvemos um novo conjunto de dados, o "Home Action Genome", que coleta as atividades diárias dos humanos em suas casas usando diversos tipos de sensores, incluindo câmeras, microfones e sensores térmicos. Construímos e lançamos o maior conjunto de dados multimodais do mundo para espaços residenciais, enquanto a maioria dos conjuntos de dados para espaços residenciais tem sido de pequena escala. Ao aplicar esse conjunto de dados, pesquisadores de IA podem usá-lo como dados de treinamento para aprendizado de máquina e pesquisa de IA para auxiliar pessoas em espaços residenciais.
Além do exposto, desenvolvemos uma tecnologia de aprendizagem cooperativa para reconhecimento hierárquico de atividades em pontos de vista multimodais e múltiplos. Ao aplicar essa tecnologia, podemos aprender características consistentes entre diferentes pontos de vista, sensores, comportamentos hierárquicos e rótulos detalhados de comportamento, melhorando assim o desempenho de reconhecimento de atividades complexas em espaços de convivência.
Esta tecnologia é o resultado de uma pesquisa conduzida em colaboração entre o Digital AI Technology Center, Technology Division, e o Stanford Vision and Learning Lab da Universidade Stanford.
Figura 1: Compreensão da Ação Composicional Cooperativa (CCAU) O treinamento cooperativo de todas as modalidades juntas nos permite ver um desempenho melhorado.
Utilizamos treinamento usando rótulos de ação atômica e de nível de vídeo para permitir que tanto os vídeos quanto as ações atômicas se beneficiem das interações composicionais entre os dois.
[2] AutoDO: AutoAumento robusto para dados tendenciosos com ruído de rótulo por meio de diferenciação implícita probabilística escalonável
Também temos o prazer de anunciar que desenvolvemos uma nova tecnologia de aprendizado de máquina que realiza automaticamente o aumento ideal de dados de acordo com a distribuição dos dados de treinamento. Essa tecnologia pode ser aplicada a situações do mundo real, onde os dados disponíveis são muito pequenos. Existem muitos casos em nossas principais áreas de negócios, onde é difícil aplicar a tecnologia de IA devido às limitações dos dados disponíveis. Ao aplicar essa tecnologia, o processo de ajuste dos parâmetros de aumento de dados pode ser eliminado e os parâmetros podem ser ajustados automaticamente. Portanto, pode-se esperar que a gama de aplicações da tecnologia de IA possa ser mais amplamente difundida. No futuro, ao acelerar ainda mais a pesquisa e o desenvolvimento dessa tecnologia, trabalharemos para concretizar a tecnologia de IA que pode ser usada em ambientes do mundo real, como dispositivos e sistemas familiares. Essa tecnologia é o resultado de uma pesquisa conduzida pelo Centro de Tecnologia de IA Digital, Divisão de Tecnologia, Laboratório de IA da Panasonic R&D Company of America.
Figura 2: O AutoDO resolve o problema de aumento de dados (dilema DA de política compartilhada). A distribuição de dados de trem aumentados (azul tracejado) pode não corresponder aos dados de teste (vermelho sólido) no espaço latente:
"2" é subaumentado, enquanto "5" é superaumentado. Como resultado, os métodos anteriores não conseguem corresponder à distribuição de teste e a decisão do classificador aprendido f(θ) é imprecisa.
Os detalhes dessas tecnologias serão apresentados na CVPR2021 (a ser realizada a partir de 19 de junho de 2017).
A mensagem acima vem do site oficial da Panasonic!
Horário da publicação: 03/06/2021
