Galingi kompiuterinio matymo algoritmai dabar yra pakankamai maži, kad galėtų veikti jūsų telefone

Kategorija: Dirbtinis intelektas Paskelbta Spalio 11 d

Tyrėjai susitraukė pažangiausius kompiuterinio matymo modelius, kad jie veiktų naudojant mažos galios įrenginius.

Didėjantys skausmai: Vizualinis atpažinimas yra stipriausias gilaus mokymosi įgūdis. Kompiuterinio matymo algoritmai analizuoja medicininius vaizdus, ​​įgalina savarankiškai važiuojančius automobilius ir įjungia veido atpažinimo funkciją. Tačiau mokymo modeliai atpažinti veiksmus vaizdo įrašuose tapo vis brangesni. Tai sukėlė susirūpinimą dėl technologijos anglies pėdsako ir didėjančio neprieinamumo mažai išteklių turinčioje aplinkoje.

Tyrimas: MIT-IBM Watson AI laboratorijos tyrėjai dabar turi sukūrė naują techniką vaizdo atpažinimo modelių mokymui telefone ar kitame įrenginyje, kurio apdorojimo pajėgumai labai riboti. Paprastai algoritmas apdoros vaizdo įrašą, padalydamas jį į vaizdo kadrus ir kiekviename iš jų paleisdamas atpažinimo algoritmus. Tada jis sujungia vaizdo įraše rodomus veiksmus, matydamas, kaip objektai keičiasi vėlesniuose kadruose. Šis metodas reikalauja, kad algoritmas atsimintų, ką matė kiekviename kadre, ir tvarką, kuria jis matė. Tai be reikalo neefektyvu.

Taikant naują metodą, algoritmas ištraukia pagrindinius objektų eskizus kiekviename kadre ir perdengia juos vieną ant kito. Užuot prisiminęs, kas atsitiko, algoritmas gali susidaryti įspūdį apie bėgantį laiką, žiūrėdamas į tai, kaip objektai eskizuose juda erdvėje. Bandydami mokslininkai nustatė, kad taikant naują metodą vaizdo atpažinimo modeliai buvo paruošti tris kartus greičiau nei pažangiausi. Taip pat pavyko greitai klasifikuoti rankų gestus su nedideliu kompiuteriu ir fotoaparatu, kurio energijos užtenka dviračio žibintui.

Kodėl tai svarbu: Naujoji technika galėtų padėti sumažinti atsilikimą ir skaičiavimo išlaidas esamose komercinėse kompiuterinės vizijos programose. Pavyzdžiui, tai galėtų padaryti savarankiškai važiuojančius automobilius saugesnius, nes pagreitintų jų reakciją į gaunamą vaizdinę informaciją. Ši technika taip pat galėtų atrakinti naujas programas, kurios anksčiau nebuvo įmanomos, pvz., įgalinant telefonus padėti diagnozuoti pacientus arba analizuoti medicininius vaizdus.

Paskirstytas AI: Vis daugiau dirbtinio intelekto tyrimų paverčiama programomis, todėl mažesnių modelių poreikis didės. MIT-IBM popierius yra dalis didėjančios tendencijos sumažinti naujausius modelius iki lengviau valdomo dydžio.

Jei norite, kad daugiau tokių istorijų būtų pristatyta tiesiai į jūsų pašto dėžutę, užsiprenumeruokite Webby nominuotą AI informacinį biuletenį The Algorithm. Tai nemokama.