පැනසොනික් විසින් උසස් AI තාක්ෂණයන් දෙකක් සංවර්ධනය කරයි,
CVPR2021 වෙත පිළිගනු ලැබේ,
ලොව ප්‍රමුඛතම ජාත්‍යන්තර AI තාක්ෂණ සමුළුව
[1] මුල් ක්‍රියා ජෙනෝමය: ප්‍රතිවිරුද්ධ සංයුති ක්‍රියා අවබෝධය
කැමරා, මයික්‍රෆෝන සහ තාප සංවේදක ඇතුළු විවිධ සංවේදක භාවිතා කරමින් මිනිසුන්ගේ නිවෙස්වල දෛනික ක්‍රියාකාරකම් එකතු කරන "නිවාස ක්‍රියාකාරී ජෙනෝම්" නම් නව දත්ත කට්ටලයක් අප විසින් සංවර්ධනය කර ඇති බව සතුටින් නිවේදනය කරමු. අපි ජීවත්වන අවකාශයන් සඳහා ලොව විශාලතම බහුමාධ්‍ය දත්ත කට්ටලය ඉදිකර නිකුත් කර ඇති අතර, ජීවත්වන අවකාශයන් සඳහා වන බොහෝ දත්ත කට්ටල කුඩා වේ. මෙම දත්ත කට්ටලය යෙදීමෙන්, AI පර්යේෂකයන්ට එය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සඳහා පුහුණු දත්ත ලෙස සහ ජීවත්වන අවකාශයේ සිටින පුද්ගලයින්ට සහාය වීම සඳහා AI පර්යේෂණ ලෙස භාවිතා කළ හැකිය.
ඉහත කරුණු වලට අමතරව, බහුමාධ්‍ය සහ බහු දෘෂ්ටිකෝණවල ධූරාවලි ක්‍රියාකාරකම් හඳුනාගැනීම සඳහා අපි සහයෝගී ඉගෙනුම් තාක්ෂණයක් සංවර්ධනය කර ඇත්තෙමු. මෙම තාක්ෂණය යෙදීමෙන්, අපට විවිධ දෘෂ්ටිකෝණ, සංවේදක, ධූරාවලි හැසිරීම් සහ සවිස්තරාත්මක හැසිරීම් ලේබල් අතර ස්ථාවර ලක්ෂණ ඉගෙන ගත හැකි අතර, එමඟින් ජීවන අවකාශයන්හි සංකීර්ණ ක්‍රියාකාරකම් හඳුනාගැනීමේ කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කළ හැකිය.
මෙම තාක්ෂණය ඩිජිටල් AI තාක්ෂණ මධ්‍යස්ථානය, තාක්ෂණ අංශය සහ ස්ටැන්ෆර්ඩ් විශ්ව විද්‍යාලයේ ස්ටැන්ෆර්ඩ් විෂන් සහ ඉගෙනුම් රසායනාගාරය අතර සහයෝගීතාවයෙන් සිදු කරන ලද පර්යේෂණවල ප්‍රතිඵලයකි.
රූපය 1: සමුපකාර සංයුති ක්‍රියා අවබෝධය (CCAU) සියලු ක්‍රමවේදයන් එක්ව පුහුණු කිරීමෙන් අපට වැඩිදියුණු කළ කාර්ය සාධනයක් දැකගත හැකිය.
වීඩියෝ සහ පරමාණුක ක්‍රියා යන දෙකටම දෙක අතර සංයුති අන්තර්ක්‍රියා වලින් ප්‍රතිලාභ ලබා ගැනීමට ඉඩ සැලසීම සඳහා අපි වීඩියෝ මට්ටමේ සහ පරමාණුක ක්‍රියා ලේබල් දෙකම භාවිතා කරමින් පුහුණුව භාවිතා කරමු.
[2] AutoDO: පරිමාණය කළ හැකි සම්භාවිතා ව්‍යංග අවකලනය හරහා ලේබල් ශබ්දය සහිත පක්ෂග්‍රාහී දත්ත සඳහා ශක්තිමත් ස්වයංක්‍රීය වැඩි දියුණු කිරීම
පුහුණු දත්ත බෙදා හැරීම අනුව ප්‍රශස්ත දත්ත වැඩි දියුණු කිරීම ස්වයංක්‍රීයව සිදු කරන නව යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් තාක්ෂණයක් අප විසින් සංවර්ධනය කර ඇති බව සතුටින් නිවේදනය කරමු. මෙම තාක්ෂණය සැබෑ ලෝක තත්වයන්ට යෙදිය හැකි අතර, පවතින දත්ත ඉතා කුඩා වේ. අපගේ ප්‍රධාන ව්‍යාපාරික ක්ෂේත්‍රවල, පවතින දත්තවල සීමාවන් නිසා AI තාක්ෂණය යෙදීම දුෂ්කර වන අවස්ථා බොහොමයක් තිබේ. මෙම තාක්ෂණය යෙදීමෙන්, දත්ත වැඩි දියුණු කිරීමේ පරාමිතීන්ගේ සුසර කිරීමේ ක්‍රියාවලිය ඉවත් කළ හැකි අතර, පරාමිතීන් ස්වයංක්‍රීයව සකස් කළ හැකිය. එබැවින්, AI තාක්ෂණයේ යෙදුම් පරාසය වඩාත් පුළුල් ලෙස ව්‍යාප්ත කළ හැකි යැයි අපේක්ෂා කළ හැකිය. අනාගතයේදී, මෙම තාක්ෂණයේ පර්යේෂණ සහ සංවර්ධනය තවදුරටත් වේගවත් කිරීමෙන්, හුරුපුරුදු උපාංග සහ පද්ධති වැනි සැබෑ ලෝක පරිසරයන්හි භාවිතා කළ හැකි AI තාක්ෂණය සාක්ෂාත් කර ගැනීමට අපි කටයුතු කරන්නෙමු. මෙම තාක්ෂණය ඇමරිකාවේ පැනසොනික් පර්යේෂණ සහ සංවර්ධන සමාගමේ AI රසායනාගාරයේ තාක්ෂණ අංශයේ ඩිජිටල් AI තාක්ෂණ මධ්‍යස්ථානය විසින් සිදු කරන ලද පර්යේෂණවල ප්‍රතිඵලයකි.
රූපය 2: AutoDO දත්ත වැඩි දියුණු කිරීමේ ගැටළුව විසඳයි (බෙදාගත්-ප්‍රතිපත්ති DA උභතෝකෝටිකය). වැඩි දියුණු කළ දුම්රිය දත්ත (ඉරි සහිත නිල්) බෙදා හැරීම ගුප්ත අවකාශයේ පරීක්ෂණ දත්ත (ඝන රතු) සමඟ නොගැලපේ:
"2" අඩුවෙන් වැඩි කර ඇති අතර, "5" අධික ලෙස වැඩි කර ඇත. එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස, පෙර ක්‍රමවලට පරීක්ෂණ ව්‍යාප්තිය සමඟ ගැළපිය නොහැකි අතර උගත් වර්ගීකාරක f(θ) හි තීරණය සාවද්‍ය වේ.
මෙම තාක්ෂණයන් පිළිබඳ විස්තර CVPR2021 (2017 ජුනි 19 වන දින සිට පැවැත්වීමට නියමිත) හිදී ඉදිරිපත් කෙරේ.
ඉහත පණිවිඩය පැනසොනික් නිල වෙබ් අඩවියෙන් පැමිණ ඇත!
පළ කිරීමේ කාලය: ජූනි-03-2021
