Panasonic ترقي ڪري ٿو ٻه ترقي يافته AI ٽيڪنالاجيون،
قبول ٿيل CVPR2021،
دنيا جي معروف بين الاقوامي AI ٽيڪنالاجي ڪانفرنس
[1] هوم ايڪشن جينوم: متضاد ڪمپوزيشنل ايڪشن سمجھڻ
اسان کي اهو اعلان ڪندي خوشي ٿي رهي آهي ته اسان هڪ نئون ڊيٽا سيٽ “Home Action Genome” تيار ڪيو آهي جيڪو ڪيترن ئي قسمن جا سينسر استعمال ڪندي پنهنجي گهرن ۾ انسان جي روزاني سرگرمين کي گڏ ڪري ٿو، جن ۾ ڪيمرا، مائڪروفون ۽ تھرمل سينسرز شامل آهن. اسان رهائشي جڳهن لاءِ دنيا جو سڀ کان وڏو ملٽي موڊل ڊيٽا سيٽ ٺاهيو ۽ جاري ڪيو آهي، جڏهن ته رهائشي جڳهن لاءِ اڪثر ڊيٽا سيٽ پيماني تي ننڍا آهن. هن ڊيٽا سيٽ کي لاڳو ڪرڻ سان، AI محقق ان کي استعمال ڪري سگهن ٿا ٽريننگ ڊيٽا لاءِ مشين لرننگ ۽ AI ريسرچ لاءِ ماڻهن جي رهڻ جي جڳهه ۾ مدد ڪرڻ لاءِ.
مٿين کان علاوه، اسان هڪ ڪوآپريٽو لرننگ ٽيڪنالوجي تيار ڪئي آهي ته جيئن ملٽي موڊل ۽ گهڻن نقطن ۾ درجه بندي سرگرمي جي سڃاڻپ لاءِ. هن ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ سان، اسان مختلف نقطه نظر، سينسر، درجه بندي جي رويي، ۽ تفصيلي رويي جي ليبلن جي وچ ۾ مسلسل خاصيتون سکي سگهون ٿا، ۽ اهڙيء طرح زندگين جي جڳهن ۾ پيچيده سرگرمين جي سڃاڻپ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي سگهون ٿا.
هي ٽيڪنالاجي ڊجيٽل AI ٽيڪنالاجي سينٽر، ٽيڪنالاجي ڊويزن، ۽ اسٽينفورڊ يونيورسٽي ۾ اسٽينفورڊ ويزن ۽ لرننگ ليب جي وچ ۾ تعاون ۾ ڪيل تحقيق جو نتيجو آهي.
تصوير 1: ڪوآپريٽو ڪمپوزشنل ايڪشن انڊر اسٽينڊنگ (CCAU) تعاون سان سڀني طريقن کي گڏ ڪرڻ جي تربيت اسان کي بهتر ڪارڪردگي ڏسڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
اسان ٻنهي وڊيوز ۽ ايٽمي عملن کي اجازت ڏيڻ جي اجازت ڏيڻ لاءِ وڊيو ليول ۽ ايٽمي ايڪشن ليبلز استعمال ڪندي ٽريننگ کي استعمال ڪريون ٿا ٻنهي جي وچ ۾ ٺهڪندڙ رابطي مان فائدو حاصل ڪرڻ لاءِ.
[2] آٽو ڊي او: ليبل شور سان تعصب واري ڊيٽا لاءِ مضبوط آٽو اگمينٽ اسڪيلبل امڪاني امڪاني فرق جي ذريعي
اسان اهو اعلان ڪندي پڻ خوش ٿي رهيا آهيون ته اسان هڪ نئين مشين لرننگ ٽيڪنالاجي تيار ڪئي آهي جيڪا خودڪار طريقي سان بهتر ڊيٽا جي واڌاري کي انجام ڏئي ٿي تربيتي ڊيٽا جي ورڇ جي مطابق. هي ٽيڪنالاجي حقيقي دنيا جي حالتن تي لاڳو ٿي سگهي ٿي، جتي موجود ڊيٽا تمام ننڍڙو آهي. اسان جي مکيه ڪاروباري علائقن ۾ ڪيترائي ڪيس آهن، جتي دستياب ڊيٽا جي حدن جي ڪري AI ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ ڏکيو آهي. هن ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ سان، ڊيٽا جي واڌاري جي پيٽرولن جي ٽيوننگ عمل کي ختم ڪري سگهجي ٿو، ۽ پيٽرولن کي خودڪار طريقي سان ترتيب ڏئي سگهجي ٿو. تنهن ڪري، اهو اميد ڪري سگهجي ٿو ته AI ٽيڪنالاجي جي ايپليڪيشن رينج کي وڌيڪ وسيع طور تي پکڙيل آهي. مستقبل ۾، هن ٽيڪنالاجي جي تحقيق ۽ ترقي کي وڌيڪ تيز ڪندي، اسان AI ٽيڪنالاجي کي محسوس ڪرڻ لاء ڪم ڪنداسين جيڪا حقيقي دنيا جي ماحول جهڙوڪ واقف ڊوائيسز ۽ سسٽم ۾ استعمال ٿي سگهي ٿي. هي ٽيڪنالاجي ڊجيٽل AI ٽيڪنالاجي سينٽر، ٽيڪنالاجي ڊويزن، آمريڪا جي Panasonic R&D ڪمپني جي AI ليبارٽري پاران ڪيل تحقيق جو نتيجو آهي.
شڪل 2: آٽو ڊي او ڊيٽا جي واڌ جي مسئلي کي حل ڪري ٿو (شيئرڊ پاليسي ڊي اي ڊيليما). واڌي ٽرين ڊيٽا جي ورڇ (ڊيش ٿيل نيري) ٿي سگھي ٿو نه ٿي سگھي ٽيسٽ ڊيٽا سان ملائي (سيلڊ ڳاڙهي) ليٽ اسپيس ۾:
"2" گهٽ وڌايو ويو آهي، جڏهن ته "5" وڌيڪ وڌايو ويو آهي. نتيجي طور، اڳوڻو طريقا ٽيسٽ ورڇ سان ملائي نه سگھندا ۽ سکيل درجه بندي f(θ) جو فيصلو غلط آھي.
انهن ٽيڪنالاجي جا تفصيل CVPR2021 تي پيش ڪيا ويندا (جون 19th، 2017 کان منعقد ٿيڻ).
مٿي ڏنل پيغام Panasonic سرڪاري ويب سائيٽ تان آيو آهي!
پوسٽ ٽائيم: جون-03-2021
