Гибридное компьютерное зрение на базе искусственного интеллекта

Их исследование, опубликованное в журнале Nature Machine Intelligence, представляет гибридную методологию, которая сочетает знания физики с методами, основанными на анализе данных. Этот подход направлен на улучшение способности машин на основе искусственного интеллекта воспринимать, взаимодействовать и реагировать на окружающую среду в режиме реального времени, такие как автономные транспортные средства и роботы.

Традиционные методы компьютерного зрения, основанные на машинном обучении и анализе данных, уже используются для расшифровки изображений и извлечения информации о физическом мире. Однако, включение физических знаний стало новым направлением исследований, которое позволяет улучшить производительность систем компьютерного зрения. Исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе сосредоточились на добавлении физических аспектов в наборы данных и сетевую архитектуру искусственного интеллекта. Они также использовали физические знания в функции сетевых потерь, что помогло ИИ лучше интерпретировать данные об окружающем мире.

Этот новый подход уже показал обнадеживающие результаты в улучшении компьютерного зрения. Интеграция физических знаний позволяет создавать более точные модели и понимать более глубокие аспекты окружающей среды.

Использование физических знаний также помогает машинам-роботам выполнять более сложные и точные действия. Реализация физических принципов в сетевые потери и функции обучения позволяет искусственному интеллекту интерпретировать обучающие данные и принимать лучшие решения на основе физических свойств и ограничений.

Исследования, проведенные в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, показывают, что гибридный подход, сочетающий физику и большие данные, обладает большим потенциалом для развития компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта. Это открывает новые возможности в области автономных транспортных средств, робототехники, медицинской диагностики и других областях, где точность и понимание окружающей среды играют решающую роль.

Сочетание физики и анализа данных в гибридной методологии компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта приводит к более эффективным и точным системам, способным лучше понимать окружающую среду и взаимодействовать с ней. Это открывает новые перспективы для развития технологий и применения искусственного интеллекта в различных сферах жизни.