Мощность гибридного компьютерного зрения: сочетание физики и big data
Исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) и Научно-исследовательской лаборатории армии США представили удивительный подход, объединяющий сферу физики и больших данных (big data). Целью этой передовой методологии является революционизировать технологии компьютерного зрения, повысив их возможности воспринимать, понимать и реагировать на окружающую среду в реальном времени. С сочетанием физики и науки о больших данных, оснащенные искусственным интеллектом (ИИ) машины, такие как автономные транспортные средства и высокоточные роботы, достигают нового уровня интеллекта и эффективности.
Компьютерное зрение служит окном, через которое ИИ воспринимает и интерпретирует физический мир, декодируя сложные данные и делая выводы о свойствах объектов из изображений. Хотя эти изображения по своей сути объясняются физикой света и механикой, традиционные методы компьютерного зрения полагаются преимущественно на машинное обучение на основе данных для оптимизации производительности. В то же время, исследования, построенные на физике, стремились раскрыть именно физические принципы, лежащие в основе различных проблем компьютерного зрения.
Внедрение постулатов физики в работу нейронных сетей, имитирующие человеческий мозг с миллиардами узлов, являлось огромным вызовом. Такие сети обрабатывают большие наборы изображений, пока не поймут, что они "видят". Однако недавние успехи в исследованиях выявили перспективные пути внедрения знаний о физике в мощные нейросети.
Ошеломляющее исследование ученых, опубликованное в Nature Machine Intelligence, представляет гибридную методологию, использующую сильные стороны как физики, так и науки о больших данных. Благодаря сочетанию глубоких знаний, полученных из данных, с реальными знаниями по физике, появляется новое поколение искусственного интеллекта, обладающего расширенными возможностями и интеллектом.
Включая физику в наборы данных ИИ, исследователи вводят дополнительную информацию об объектах, такую как вес и скорость движения, подобно тому, как характеризуют персонажей в видеоиграх. Эта расширенная информация позволяет ИИ лучше понимать объекты, с которыми он сталкивается, обеспечивая лучшее восприятие и взаимодействие с окружающей средой.
Чтобы придать камерам способность испытывать физические свойства, исследователи предлагают пропускать данные через сетевые фильтры. Эти фильтры кодируют физические атрибуты в изображение, позволяя ИИ воспринимать сцены и реагировать на них в соответствии с законами физики.
Сочетание физики с функцией потерь ИИ позволяет технологии использовать принципы физики при интерпретации обучающих данных. В результате искусственный интеллект может получить более значимую информацию из наблюдений, что ведет к более обоснованным решениям и действиям.
Успех этого двухмодульного подхода уже продемонстрировал потенциал для улучшения компьютерного зрения в различных сценариях реального мира. Например, оборудованные таким гибридным подходом машины с искусственным интеллектом могут точнее отслеживать движение объектов и генерировать изображения с высоким разрешением при неблагоприятных погодных условиях.
С дальнейшим прогрессом в развитии гибридного компьютерного зрения агенты ИИ на основе глубокого обучения смогут даже самостоятельно изучать фундаментальные законы физики. Этот новаторский прогресс имеет чрезвычайный потенциал для раскрытия непредвиденных возможностей в различных отраслях промышленности, включая автономные транспортные средства, робототехнику, медицинское оборудование и т.д.
Сочетание физики и больших данных в сфере компьютерного зрения является революционной вехой, которая на шаг приближает искусственный интеллект к достижению уровня человеческого восприятия и интеллектуального взаимодействия с окружающим миром. Исследования ученых из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Научно-исследовательской лаборатории армии Соединенных Штатов открывают новую эпоху гибридного ИИ, где соединена сила физики и методов, основанных на наборах больших данных, и его возможности выходят за рамки традиционного компьютерного зрения. Наблюдая за трансформацией механизмов ИИ, в будущем нас ожидают технологии, которые смогут безупречно интегрироваться с нашей физической реальностью, позволяя нам безопасно управлять автомобилем, выполнять высокоточные задачи и достичь еще более высокого уровня взаимодействия человека с компьютером.