पैनासोनिक ने दो उन्नत एआई प्रौद्योगिकियां विकसित कीं।
CVPR2021 में स्वीकार किया गया,
विश्व का अग्रणी अंतर्राष्ट्रीय एआई प्रौद्योगिकी सम्मेलन
[1] होम एक्शन जीनोम: कंट्रास्टिव कम्पोजीशनल एक्शन अंडरस्टैंडिंग
हमें यह घोषणा करते हुए खुशी हो रही है कि हमने एक नया डेटासेट "होम एक्शन जीनोम" विकसित किया है, जो कैमरे, माइक्रोफोन और थर्मल सेंसर सहित कई प्रकार के सेंसरों का उपयोग करके घरों में मनुष्यों की दैनिक गतिविधियों को एकत्रित करता है। हमने रहने की जगहों के लिए दुनिया का सबसे बड़ा मल्टीमॉडल डेटासेट तैयार और जारी किया है, जबकि रहने की जगहों के लिए अधिकांश डेटासेट छोटे पैमाने पर ही रहे हैं। इस डेटासेट का उपयोग करके, एआई शोधकर्ता इसे मशीन लर्निंग और एआई अनुसंधान के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग कर सकते हैं ताकि रहने की जगहों में लोगों की सहायता की जा सके।
उपरोक्त के अतिरिक्त, हमने बहुआयामी और अनेक दृष्टिकोणों में पदानुक्रमित गतिविधि पहचान के लिए एक सहयोगात्मक शिक्षण तकनीक विकसित की है। इस तकनीक को लागू करके, हम विभिन्न दृष्टिकोणों, सेंसरों, पदानुक्रमित व्यवहारों और विस्तृत व्यवहार लेबलों के बीच सुसंगत विशेषताओं को सीख सकते हैं, और इस प्रकार रहने की जगहों में जटिल गतिविधियों की पहचान क्षमता में सुधार कर सकते हैं।
यह तकनीक स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के डिजिटल एआई टेक्नोलॉजी सेंटर, टेक्नोलॉजी डिवीजन और स्टैनफोर्ड विजन एंड लर्निंग लैब के बीच सहयोग से किए गए शोध का परिणाम है।
चित्र 1: सहयोगात्मक संरचनात्मक क्रिया समझ (सीसीएयू): सभी तौर-तरीकों को एक साथ सहयोगात्मक रूप से प्रशिक्षित करने से हमें बेहतर प्रदर्शन देखने को मिलता है।
हम वीडियो-स्तर और परमाणु क्रिया लेबल दोनों का उपयोग करके प्रशिक्षण देते हैं ताकि वीडियो और परमाणु क्रियाएं दोनों के बीच संरचनात्मक अंतःक्रियाओं से लाभान्वित हो सकें।
[2] ऑटोडीओ: स्केलेबल प्रोबेबिलिस्टिक इम्प्लिसिट डिफरेंशिएशन के माध्यम से लेबल नॉइज़ के साथ बायस्ड डेटा के लिए रोबस्ट ऑटोऑगमेंट
हमें यह घोषणा करते हुए भी खुशी हो रही है कि हमने एक नई मशीन लर्निंग तकनीक विकसित की है जो प्रशिक्षण डेटा के वितरण के अनुसार स्वचालित रूप से इष्टतम डेटा संवर्धन करती है। इस तकनीक को वास्तविक दुनिया की उन स्थितियों में लागू किया जा सकता है जहां उपलब्ध डेटा बहुत कम है। हमारे मुख्य व्यावसायिक क्षेत्रों में कई ऐसे मामले हैं जहां उपलब्ध डेटा की सीमाओं के कारण एआई तकनीक को लागू करना मुश्किल है। इस तकनीक को लागू करके, डेटा संवर्धन मापदंडों की ट्यूनिंग प्रक्रिया को समाप्त किया जा सकता है और मापदंडों को स्वचालित रूप से समायोजित किया जा सकता है। इसलिए, यह उम्मीद की जा सकती है कि एआई तकनीक के अनुप्रयोग का दायरा और अधिक व्यापक हो जाएगा। भविष्य में, इस तकनीक के अनुसंधान और विकास को और तेज करके, हम ऐसी एआई तकनीक को साकार करने के लिए काम करेंगे जिसका उपयोग परिचित उपकरणों और प्रणालियों जैसे वास्तविक दुनिया के वातावरण में किया जा सके। यह तकनीक पैनासोनिक आर एंड डी कंपनी ऑफ अमेरिका की एआई प्रयोगशाला के प्रौद्योगिकी प्रभाग के डिजिटल एआई प्रौद्योगिकी केंद्र द्वारा किए गए अनुसंधान का परिणाम है।
चित्र 2: ऑटोडीओ डेटा संवर्धन की समस्या का समाधान करता है (साझा-नीति डेटा संवर्धन दुविधा)। संवर्धित प्रशिक्षण डेटा (नीली रेखा) का वितरण अव्यक्त स्थान में परीक्षण डेटा (लाल रेखा) से मेल नहीं खा सकता है:
"2" में ऑगमेंटेशन अपर्याप्त है, जबकि "5" में ऑगमेंटेशन अधिक है। परिणामस्वरूप, पूर्व विधियाँ परीक्षण वितरण से मेल नहीं खा पातीं और सीखे गए क्लासिफायर f(θ) का निर्णय गलत होता है।
इन प्रौद्योगिकियों का विस्तृत विवरण सीवीपीआर2021 (जो 19 जून, 2017 से आयोजित किया जाएगा) में प्रस्तुत किया जाएगा।
उपरोक्त संदेश पैनासोनिक की आधिकारिक वेबसाइट से लिया गया है!
पोस्ट करने का समय: 3 जून 2021
