Panasonic entwickelt zwei fortschrittliche KI-Technologien

Panasonic entwickelt zwei fortschrittliche KI-Technologien,
Zugelassen für CVPR2021,
die weltweit führende internationale KI-Technologiekonferenz

[1] Home Action Genome: Kontrastives kompositorisches Handlungsverständnis

Wir freuen uns, die Entwicklung eines neuen Datensatzes „Home Action Genome“ bekannt zu geben. Dieser erfasst die täglichen Aktivitäten von Menschen in ihren Häusern mithilfe verschiedener Sensoren, darunter Kameras, Mikrofone und Wärmesensoren. Wir haben den weltweit größten multimodalen Datensatz für Wohnräume erstellt und veröffentlicht, während die meisten Datensätze für Wohnräume klein sind. Durch die Anwendung dieses Datensatzes können KI-Forscher ihn als Trainingsdaten für maschinelles Lernen und KI-Forschung nutzen, um Menschen in Wohnräumen zu unterstützen.

Darüber hinaus haben wir eine kooperative Lerntechnologie für die hierarchische Aktivitätserkennung in multimodalen und multiplen Perspektiven entwickelt. Durch den Einsatz dieser Technologie können wir konsistente Merkmale zwischen verschiedenen Perspektiven, Sensoren, hierarchischen Verhaltensweisen und detaillierten Verhaltensbezeichnungen erlernen und so die Erkennung komplexer Aktivitäten in Lebensräumen verbessern.
Diese Technologie ist das Ergebnis einer Forschungsarbeit, die in Zusammenarbeit zwischen dem Digital AI Technology Center, Technology Division und dem Stanford Vision and Learning Lab der Stanford University durchgeführt wurde.

Abbildung 1: Kooperatives kompositorisches Handlungsverständnis (CCAU) Durch das gemeinsame Training aller Modalitäten können wir eine Leistungssteigerung feststellen.
Wir nutzen das Training mit sowohl Video-Level- als auch Atom-Aktionsbezeichnungen, damit sowohl die Videos als auch die Atom-Aktionen von den kompositorischen Interaktionen zwischen den beiden profitieren.

[2] AutoDO: Robustes AutoAugment für verzerrte Daten mit Label-Rauschen mittels skalierbarer probabilistischer impliziter Differenzierung

Wir freuen uns außerdem, die Entwicklung einer neuen Technologie für maschinelles Lernen bekannt zu geben, die automatisch eine optimale Datenerweiterung entsprechend der Verteilung der Trainingsdaten durchführt. Diese Technologie lässt sich auf reale Situationen anwenden, in denen nur sehr wenige Daten verfügbar sind. In unseren Hauptgeschäftsbereichen gibt es viele Fälle, in denen der Einsatz von KI-Technologie aufgrund der begrenzten Datenmenge schwierig ist. Durch den Einsatz dieser Technologie kann der Abstimmungsprozess der Datenerweiterungsparameter eliminiert und die Parameter automatisch angepasst werden. Daher ist zu erwarten, dass sich der Anwendungsbereich der KI-Technologie noch weiter ausdehnen wird. Indem wir die Forschung und Entwicklung dieser Technologie künftig weiter beschleunigen, werden wir daran arbeiten, KI-Technologie zu realisieren, die in realen Umgebungen wie vertrauten Geräten und Systemen eingesetzt werden kann. Diese Technologie ist das Ergebnis von Forschungsarbeiten des Digital AI Technology Center, Technology Division, AI Laboratory der Panasonic R&D Company of America.

Abbildung 2: AutoDO löst das Problem der Datenerweiterung (Shared-Policy-DA-Dilemma). Die Verteilung der erweiterten Trainingsdaten (gestrichelte blaue Linie) stimmt möglicherweise nicht mit den Testdaten (durchgezogene rote Linie) im latenten Raum überein:
„2“ ist unteraugmentiert, während „5“ überaugmentiert ist. Infolgedessen können frühere Methoden die Testverteilung nicht erreichen und die Entscheidung des gelernten Klassifikators f(θ) ist ungenau.

 

Die Einzelheiten dieser Technologien werden auf der CVPR2021 (ab 19. Juni 2017) vorgestellt.

Die obige Nachricht stammt von der offiziellen Website von Panasonic!


Beitragszeit: 03.06.2021