JavaScript is currently disabled.Please enable it for a better experience of Jumi.

Amerikkalaistutkijat UCLA:n Samueli School of Engineeringissä ja Stanfordin yliopistossa ovat demonstroineet tietokonejärjestelmää, joka pystyy löytämään ja tunnistamaan todelliset esineet, joita se ”näkee” vastaavanlaisella visuaalisen oppimisen menetelmällä kuin ihmiset. Järjestelmä on edistys konenäön sektorilla sekä tärkeä askel kohti yleisiä keinotekoisia älykkäitä järjestelmiä.

Tällaiset tietokoneet oppivat itse, ovat intuitiivisia, tekevät päätöksiä perustelujen perusteella ja ovat vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa inhimillisemmällä tavalla.

Vaikka nykyiset konenäön järjestelmät ovat yhä tehokkaampia ne ovat tehtäväkohtaisesti rajattuja. Ne eivät ole suunniteltu omatoimiseen oppimiseen. Ne on koulutettava tarkalleen, mitä oppia, yleensä tarkastelemalla tuhansia kuvia, joissa tunnistettava kohde on niille merkitty.

Ne eivät myöskään osaa luoda kuvaa kohteesta, jos vain osa kohteesta näkyvissä. Tietokoneet eivät myöskään osaa selittää perusteluja valokuvan esineen määrittämiseksi: Tekoälypohjaiset järjestelmät eivät rakenna sisäistä kuvaa tai opittujen esineiden mallia, kuten ihmiset tekevät.

Uusi lähestymistapa koostuu kolmesta laajasta vaiheesta. Ensin järjestelmä hajottaa kuvan pieniksi paloiksi, joita tutkijat kutsuvat nimellä viewlets eli ”vilkaisuiksi". Toiseksi tietokone oppii, miten nämä vilkaisunäkymät sopivat yhteen muodostamaan kyseessä olevan kohteen. Lopuksi järjestelmä tarkastelee, mitä muita kohteita ympäröivällä alueella on ja onko kyseisten esineiden informaatio olennaista ensisijaisen kohteen kuvaamiseen ja tunnistamiseen.

Auttaakseen uutta järjestelmää ”oppimaan” aivan kuten ihmiset, tutkijat päättivät upottaa sen ympäristöön, jossa ihmiset ”elävät” eli internetiin. Internetissä on runsaasti kuvia ja videoita, jotka kuvaavat saman tyyppisiä esineitä. Lisäksi nämä esineet näkyvät monista näkökulmista - peitettynä, lintuperspektiivissä ja erilaisiin ympäristöihin upotettuina. Kehitystyöhön tutkijat saivat myös oivalluksia kognitiivisesta psykologiasta ja neurotieteestä.

- Lapsista alkaen opimme, mitä jokin on, koska näemme monia esimerkkejä niistä monissa yhteyksissä. Tämä kontekstuaalinen oppiminen on aivojemme keskeinen piirre, ja se auttaa meitä rakentamaan vahvoja malleja objekteista, jotka ovat osa toiminnallisesti integroitua maailmankuvaa, kuvaa professori Vwani Roychowdhury UCLA:sta.

Tutkijat testasivat järjestelmää noin 9000 kuvalla, joista kukin esitti ihmisiä ja muita kohteita. Alusta pystyi rakentamaan yksityiskohtaisen mallin ihmiskehosta ilman ulkoista ohjausta ja ilman kuvien merkitsemistä.

Insinöörit tekivät testejä myös moottoripyörien, autojen ja lentokoneiden kuvilla. Kaikissa tapauksissa heidän järjestelmä suoriutui paremmin tai ainakin vastaavasti kuin perinteiset konenäköjärjestelmät, jotka on kehitetty monien vuosien koulutuksella.

Veijo Hänninen
Nanobittejä 8.1.2019

 
 

ETNtv

Watch ECF18 videos

 

Tämän takia Huaweita pelätään

Maailmalla on käynnissä omituinen sota, jossa yhä useammat maat kieltävät kiinalaisten laitevalmistajien laitteiden käytön tulevissa 5G-verkoissa. Mutta miksi amerikkalaiset pelkäävät Huaweita? MIT Technology Review -lehti listaa kuusi syytä.

Lue lisää...

IoT-solmun voi toteuttaa valmiilla alustalla

Artikkelissa kuvataan, miten SoC-piirille suunnitellaan datankeruuseen, analyysiin ja ohjaukseen tarkoitettu IoT-solmu käyttäen Adesto Technologiesin SmartEdge-alustaa. Suunnittelussa paneudutaan erityisesti ohjaussilmukoiden nopeuttamiseen yhdistettynä tehokkaaseen tiedonsiirtoon ja parempaan turvallisuuteen.

Lue lisää...

LATEST NEWS

 

NEWSFLASH

 
ETN_fi The next Linux kernel will be called 5.0. See https://t.co/w0D75j9wCI and https://t.co/HkrVCuyfST
ETN_fi Digi-Key arpoi Electronicassa Chevy Camaro V8 -avoauton. Voittajaksi valikoitui regensburgilainen opiskelija Marco.… https://t.co/3P0cNN5wfZ
ETN_fi ams:n 3D-kasvontunnistus tulossa Snapdragonille: ams and Qualcomm Technologies to focus engineering strengths on ac… https://t.co/XpYvAvGEp1
ETN_fi Disobey-hakkeritapahtuma tammikuussa neljättä kertaa Helsingissä https://t.co/pBdYFx7jUr @Disobey_fi
ETN_fi Viranomaisverkko Virveen tulee mobiililaajakaista ensi vuonna. Kumppanioperaattorikin selviää kilpailutuksessa v. 2… https://t.co/TtNorpIQy2