[1] Ana Sayfa Eylem Genomu: Karşılaştırmalı Bileşimsel Eylem Anlayışı

Kameralar, mikrofonlar ve termal sensörler de dahil olmak üzere çeşitli sensör türlerini kullanarak insanların evlerindeki günlük aktivitelerini toplayan yeni bir "Evde Eylem Genomu" veri seti geliştirdiğimizi duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Yaşam alanlarına yönelik dünyanın en büyük çok modlu veri kümesini oluşturduk ve yayınladık; yaşam alanlarına ilişkin çoğu veri kümesi ise küçük ölçeklidir. Yapay zeka araştırmacıları, bu veri kümesini uygulayarak bunu makine öğrenimi ve yaşam alanındaki insanları desteklemek amacıyla yapay zeka araştırmaları için eğitim verileri olarak kullanabilir.

Yukarıdakilere ek olarak, çok modlu ve çoklu bakış açılarında hiyerarşik aktivite tanıma için işbirlikçi bir öğrenme teknolojisi geliştirdik. Bu teknolojiyi uygulayarak farklı bakış açıları, sensörler, hiyerarşik davranışlar ve ayrıntılı davranış etiketleri arasındaki tutarlı özellikleri öğrenebilir ve böylece yaşam alanlarındaki karmaşık etkinliklerin tanınma performansını geliştirebiliriz.
Bu teknoloji, Stanford Üniversitesi'ndeki Dijital Yapay Zeka Teknoloji Merkezi, Teknoloji Bölümü ve Stanford Görme ve Öğrenme Laboratuvarı arasındaki işbirliğiyle yürütülen araştırmanın sonucudur.

[2] AutoDO: Ölçeklenebilir Olasılıksal Örtülü Farklılaştırma Yoluyla Etiket Gürültüsü İçeren Önyargılı Veriler için Güçlü Otomatik Arttırma

Ayrıca, eğitim verilerinin dağılımına göre otomatik olarak optimum veri artırmayı gerçekleştiren yeni bir makine öğrenimi teknolojisi geliştirdiğimizi duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Bu teknoloji, mevcut verilerin çok küçük olduğu gerçek dünya durumlarına uygulanabilir. Ana iş alanlarımızda, mevcut verilerin sınırlı olması nedeniyle yapay zeka teknolojisinin uygulanmasının zor olduğu birçok durum bulunmaktadır. Bu teknolojinin uygulanmasıyla veri artırma parametrelerinin ayarlanma süreci ortadan kaldırılabilir ve parametreler otomatik olarak ayarlanabilir. Dolayısıyla yapay zeka teknolojisinin uygulama yelpazesinin daha geniş bir alana yayılması beklenebilir. Gelecekte bu teknolojinin araştırma ve geliştirme çalışmalarını daha da hızlandırarak, tanıdık cihaz ve sistemler gibi gerçek dünya ortamlarında kullanılabilecek yapay zeka teknolojisini hayata geçirmek için çalışacağız. Bu teknoloji, Amerika Panasonic Ar-Ge Şirketi Yapay Zeka Laboratuvarı, Teknoloji Bölümü, Dijital Yapay Zeka Teknoloji Merkezi tarafından yürütülen araştırmanın sonucudur.

Bu teknolojilerin detayları CVPR2021'de (19 Haziran 2017'den itibaren gerçekleştirilecek) sunulacak.

Yukarıdaki mesaj Panasonic'in resmi web sitesinden geliyor!