[1] Геном на домашна акција: Контрастивно разбирање на композициската акција

Со задоволство објавуваме дека развивме нов сет на податоци „Домашен геном на акција“ кој ги собира дневните активности на луѓето во нивните домови користејќи неколку видови сензори, вклучувајќи камери, микрофони и термички сензори. Конструиравме и објавивме најголем мултимодален сет на податоци во светот за животни простори, додека повеќето сетови на податоци за животни простори се мали по обем. Со примена на овој сет на податоци, истражувачите на вештачка интелигенција можат да го користат како податоци за обука за машинско учење и истражување на вештачката интелигенција за поддршка на луѓето во животниот простор.

Покрај горенаведеното, развивме технологија за кооперативно учење за хиерархиско препознавање на активности во мултимодални и повеќекратни гледни точки. Со примена на оваа технологија, можеме да научиме конзистентни карактеристики помеѓу различни гледни точки, сензори, хиерархиски однесувања и детални етикети на однесување, а со тоа да ги подобриме перформансите на препознавање на сложени активности во животните простори.
Оваа технологија е резултат на истражување спроведено во соработка помеѓу Центарот за дигитална вештачка интелигенција, Одделот за технологија и Лабораторијата за визија и учење „Стенфорд“ на Универзитетот „Стенфорд“.

[2] AutoDO: Робусно AutoAugment за пристрасни податоци со шум од етикети преку скалабилна веројатносна имплицитна диференцијација

Исто така, со задоволство објавуваме дека развивме нова технологија за машинско учење која автоматски врши оптимално зголемување на податоците според дистрибуцијата на податоците за обука. Оваа технологија може да се примени во ситуации од реалниот свет, каде што достапните податоци се многу мали. Постојат многу случаи во нашите главни деловни области каде што е тешко да се примени технологијата со вештачка интелигенција поради ограничувањата на достапните податоци. Со примена на оваа технологија, процесот на прилагодување на параметрите за зголемување на податоците може да се елиминира, а параметрите може автоматски да се прилагодат. Затоа, може да се очекува дека опсегот на примена на технологијата со вештачка интелигенција може да се прошири пошироко. Во иднина, со понатамошно забрзување на истражувањето и развојот на оваа технологија, ќе работиме на реализација на технологија со вештачка интелигенција што може да се користи во средини од реалниот свет, како што се познати уреди и системи. Оваа технологија е резултат на истражување спроведено од Центарот за дигитална технологија со вештачка интелигенција, Оддел за технологија, Лабораторија за вештачка интелигенција на компанијата Panasonic R&D Company of America.

Деталите за овие технологии ќе бидат презентирани на CVPR2021 (кој ќе се одржи од 19 јуни 2017 година).

Горенаведената порака е од официјалната веб-страница на Panasonic!