Потужність гібридного комп’ютерного зору: поєднання фізики та big data

Дослідники з Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі (UCLA) та Науково-дослідної лабораторії армії США представили дивовижний підхід, який поєднує сферу фізики та великих даних (big data). Ця передова методологія має на меті революціонізувати технології комп’ютерного зору, підвищивши їхні можливості сприймати, розуміти та реагувати на навколишнє середовище в реальному часі. З поєднанням фізики та науки про великі дані, обладнані штучним інтелектом (ШІ) машини, такі як автономні транспортні засоби та високоточні роботи, досягають нового рівня інтелекту та ефективності.

Комп'ютерний зір слугує вікном, через яке ШІ сприймає та інтерпретує фізичний світ, декодуючи складні дані та роблячи висновки про властивості об'єктів із зображень. Хоча ці зображення за своєю суттю пояснюються фізикою світла та механікою, традиційні методи комп’ютерного зору переважно покладаються на машинне навчання на основі даних для оптимізації продуктивності. Водночас дослідження, побудовані на фізиці, прагнули розкрити саме фізичні принципи, що лежать в основі різноманітних проблем комп’ютерного зору.

Впровадження постулатів фізики в роботу нейронних мереж, що імітують людський мозок з мільярдами вузлів, було величезним викликом. Такі мережі обробляють великі набори зображень, доки не зрозуміють, що вони "бачать". Але нещодавні успіхи в дослідженнях виявили перспективні шляхи впровадження знань про фізику у потужні нейромережі.

Приголомшливе дослідження вчених, опубліковане в Nature Machine Intelligence, представляє гібридну методологію, яка використовує сильні сторони як фізики, так і науки про великі дані. Завдяки поєднанню глибоких знань, отриманих із даних, із реальними знаннями з фізики, з’являється нове покоління штучного інтелекту, яке має розширені можливості та інтелект.

Включаючи фізику в набори даних ШІ, дослідники вводять додаткову інформацію про об’єкти, таку як вага та швидкість руху, подібно до того, як характеризують персонажів у відеоіграх. Ця доповнена інформація дає змогу ШІ глибше розуміти об’єкти, з якими він стикається, забезпечуючи краще сприйняття та взаємодію з навколишнім середовищем.

Щоб надати камерам здатність відчувати фізичні властивості, дослідники пропонують пропускати дані через мережеві фільтри. Ці фільтри кодують фізичні атрибути в зображення, дозволяючи ШІ сприймати сцени та реагувати на них відповідно до законів фізики.

Поєднання фізики з функцією втрат ШІ дозволяє технології використовувати принципи фізики під час інтерпретації навчальних даних. У результаті штучний інтелект може отримати більш значущу інформацію зі спостережень, що веде до більш обґрунтованих рішень і дій.

Успіх цього двомодального підходу вже продемонстрував його потенціал для покращення комп’ютерного зору в різних сценаріях для реального світу. Наприклад, обладнані таким гібридним підходом, машини зі штучним інтелектом можуть точніше відстежувати рух об'єктів та генерувати зображення з високою роздільною здатністю за несприятливих погодних умов.

З подальшим прогресом у розвитку гібридного комп'ютерного зору агенти ШІ на основі глибинного навчання зможуть навіть самостійно вивчати фундаментальні закони фізики. Цей новаторський прогрес має надзвичайний потенціал для розкриття непередбачуваних можливостей у різних галузях промисловості, включаючи автономні транспортні засоби, робототехніку, медичне обладнання тощо.

Поєднання фізики та великих даних у сфері комп’ютерного зору є революційною віхою, яка на крок наближає штучний інтелект до досягнення рівня людського сприйняття та інтелектуальної взаємодії з навколишнім світом. Дослідження вчених з Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі та Науково-дослідної лабораторії армії Сполучених Штатів відкривають нову епоху гібридного ШІ, де поєднана сила фізики та методів, що ґрунтуються на наборах великих даних, і його можливості виходять за межі традиційного комп’ютерного зору. Спостерігаючи за трансформацією механізмів ШІ, у майбутньому на нас чекають технології, які зможуть бездоганно інтегруватися з нашою фізичною реальністю, дозволяючи нам безпечно керувати автомобілем, виконувати високоточні завдання та досягти ще більш високого рівня взаємодії людини з комп'ютером.