[1] Геном домашньої дії: розуміння контрастної композиційної дії

Ми раді повідомити, що ми розробили новий набір даних «Home Action Genome», який збирає щоденні дії людини в їхніх будинках за допомогою кількох типів датчиків, зокрема камер, мікрофонів і термодатчиків. Ми створили та опублікували найбільший у світі мультимодальний набір даних для житлових приміщень, тоді як більшість наборів даних для житлових приміщень мали невеликий масштаб. Застосовуючи цей набір даних, дослідники штучного інтелекту можуть використовувати його як навчальні дані для машинного навчання та досліджень штучного інтелекту для підтримки людей у ​​життєвому просторі.

На додаток до вищесказаного, ми розробили технологію кооперативного навчання для розпізнавання ієрархічної діяльності в мультимодальних і кількох точках зору. Застосовуючи цю технологію, ми можемо вивчати узгоджені характеристики між різними точками зору, датчиками, ієрархічною поведінкою та детальними мітками поведінки, і таким чином покращити ефективність розпізнавання складних дій у житлових приміщеннях.
Ця технологія є результатом досліджень, проведених у співпраці між Центром цифрових технологій штучного інтелекту, технологічним відділом, і Стенфордською лабораторією бачення та навчання Стенфордського університету.

[2] AutoDO: Надійне автодоповнення для зміщених даних із шумом міток за допомогою масштабованого імовірнісного неявного диференціювання

Ми також раді повідомити, що ми розробили нову технологію машинного навчання, яка автоматично виконує оптимальне збільшення даних відповідно до розподілу навчальних даних. Цю технологію можна застосувати до реальних ситуацій, де доступних даних дуже мало. Є багато випадків у наших основних бізнес-сферах, де важко застосувати технологію ШІ через обмеження доступних даних. Застосовуючи цю технологію, процес налаштування параметрів збільшення даних можна усунути, а параметри можна налаштувати автоматично. Таким чином, можна очікувати, що діапазон застосування технології штучного інтелекту може бути поширений ширше. У майбутньому, прискорюючи дослідження та розробку цієї технології, ми працюватимемо над реалізацією технології штучного інтелекту, яку можна буде використовувати в реальних середовищах, таких як знайомі пристрої та системи. Ця технологія є результатом досліджень, проведених Центром технологій цифрового штучного інтелекту, відділом технологій, лабораторією штучного інтелекту американської компанії Panasonic R&D.

Подробиці цих технологій будуть представлені на CVPR2021 (відбудеться 19 червня 2017 року).

Повідомлення вище надійшло з офіційного веб-сайту Panasonic!