Panasonic උසස් AI තාක්ෂණයන් දෙකක් සංවර්ධනය කරයි,
CVPR2021 වෙත පිළිගෙන ඇත,
ලොව ප්‍රමුඛ ජාත්‍යන්තර AI තාක්ෂණ සමුළුව
[1] Home Action Genome: Contrastive Compositional Action අවබෝධය
කැමරා, මයික්‍රොෆෝන සහ තාප සංවේදක ඇතුළු සංවේදක වර්ග කිහිපයක් භාවිතා කරමින් මිනිසුන්ගේ නිවෙස්වල දෛනික ක්‍රියාකාරකම් එකතු කරන "Home Action Genome" නව දත්ත කට්ටලයක් අප විසින් නිපදවා ඇති බව සතුටින් දැනුම් දෙමු.අපි ජීවත්වන අවකාශයන් සඳහා ලොව විශාලතම බහුමාධ්‍ය දත්ත කට්ටලය ගොඩනඟා නිකුත් කර ඇති අතර, ජීවන අවකාශයන් සඳහා බොහෝ දත්ත කට්ටල පරිමාණයෙන් කුඩා වේ.මෙම දත්ත කට්ටලය යෙදීමෙන්, AI පර්යේෂකයන්ට එය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ AI පර්යේෂණ සඳහා පුහුණු දත්ත ලෙස මිනිසුන්ට ජීවන අවකාශයේ උපකාර කිරීමට භාවිතා කළ හැක.
ඉහත කරුණු වලට අමතරව, අපි බහුවිධ සහ බහු දෘෂ්ටිකෝණවල ධූරාවලි ක්‍රියාකාරකම් හඳුනාගැනීම සඳහා සමුපකාර ඉගෙනුම් තාක්ෂණයක් සංවර්ධනය කර ඇත.මෙම තාක්ෂණය යෙදීමෙන්, අපට විවිධ දෘෂ්ටිකෝණ, සංවේදක, ධූරාවලි හැසිරීම් සහ සවිස්තරාත්මක හැසිරීම් ලේබල අතර ස්ථාවර ලක්ෂණ ඉගෙන ගත හැකි අතර එමඟින් ජීවන අවකාශයන්හි සංකීර්ණ ක්‍රියාකාරකම්වල හඳුනාගැනීමේ ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි දියුණු කළ හැකිය.
මෙම තාක්ෂණය ඩිජිටල් AI තාක්ෂණ මධ්‍යස්ථානය, තාක්ෂණ අංශය සහ Stanford විශ්වවිද්‍යාලයේ Stanford Vision and Learning Lab අතර සහයෝගීතාවයෙන් සිදු කරන ලද පර්යේෂණවල ප්‍රතිඵලයකි.
රූප සටහන1: සමුපකාර සංයුති ක්‍රියා අවබෝධය (CCAU)සියලු ක්‍රම එකට එක්ව පුහුණු කිරීමෙන් අපට වැඩි දියුණු කාර්ය සාධනයක් දැක ගත හැක.
අපි වීඩියෝ මට්ටම් සහ පරමාණුක ක්‍රියා ලේබල යන දෙකම භාවිතා කරමින් පුහුණුවීම් භාවිතා කර වීඩියෝ සහ පරමාණුක ක්‍රියා දෙක අතර ඇති සංයුති අන්තර්ක්‍රියාවලින් ප්‍රයෝජන ලබා ගනිමු.
[2] AutoDO: Scalable Probabilistic Implicit Differentiation හරහා ලේබල් ශබ්දය සහිත පක්ෂග්‍රාහී දත්ත සඳහා ශක්තිමත් ස්වයංක්‍රීය වර්ධන
පුහුණු දත්ත බෙදාහැරීම අනුව ස්වයංක්රීයව ප්‍රශස්ත දත්ත වර්ධකයක් සිදු කරන නව යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් තාක්ෂණයක් අප විසින් දියුණු කර ඇති බව සතුටින් ප්‍රකාශ කරන්නෙමු.පවතින දත්ත ඉතා කුඩා වන සැබෑ ලෝකයේ තත්වයන් සඳහා මෙම තාක්ෂණය යෙදිය හැකිය.අපගේ ප්‍රධාන ව්‍යාපාරික ක්ෂේත්‍රවල බොහෝ අවස්ථා තිබේ, පවතින දත්තවල සීමාවන් නිසා AI තාක්ෂණය යෙදීම අපහසු වේ.මෙම තාක්ෂණය යෙදීමෙන්, දත්ත වර්ධන පරාමිතීන් සුසර කිරීමේ ක්රියාවලිය ඉවත් කළ හැකි අතර, පරාමිති ස්වයංක්රීයව සකස් කළ හැකිය.එබැවින්, AI තාක්ෂණයේ යෙදුම් පරාසය වඩාත් පුළුල් ලෙස පැතිර යා හැකි බව අපේක්ෂා කළ හැකිය.අනාගතයේදී, මෙම තාක්ෂණයේ පර්යේෂණ සහ සංවර්ධනය තවදුරටත් වේගවත් කිරීමෙන්, හුරුපුරුදු උපාංග සහ පද්ධති වැනි සැබෑ ලෝක පරිසරයන් තුළ භාවිතා කළ හැකි AI තාක්ෂණය සාක්ෂාත් කර ගැනීමට අපි කටයුතු කරන්නෙමු.මෙම තාක්ෂණය ඇමරිකාවේ පැනසොනික් R&D සමාගමේ AI රසායනාගාරයේ, ඩිජිටල් AI තාක්ෂණ මධ්‍යස්ථානය, තාක්ෂණ අංශය විසින් සිදු කරන ලද පර්යේෂණයක ප්‍රතිඵලයකි.
රූපය 2: AutoDO දත්ත වර්ධකයේ ගැටලුව විසඳයි (බෙදාගත්-ප්‍රතිපත්ති ඩීඒ උභතෝකෝටිකය). වැඩි දියුණු කරන ලද දුම්රිය දත්ත (ඉරි සහිත නිල්) බෙදා හැරීම ගුප්ත අවකාශයේ පරීක්ෂණ දත්ත (ඝන රතු) සමඟ නොගැලපේ:
"2" අඩු වැඩි කර ඇති අතර, "5" වැඩි වේ.එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, පෙර ක්‍රම පරීක්ෂණ ව්‍යාප්තියට නොගැලපෙන අතර උගත් වර්ගීකරණ f(θ) හි තීරණය සාවද්‍ය වේ.
මෙම තාක්ෂණයන් පිළිබඳ විස්තර CVPR2021 (2017 ජූනි 19 වැනි දින සිට පැවැත්වීමට නියමිත) හිදී ඉදිරිපත් කෙරේ.
ඉහත පණිවිඩය පැනසොනික් නිල වෙබ් අඩවියෙන් පැමිණ ඇත!
පසු කාලය: ජූනි-03-2021
