[1] Ev Eylem Genomu: Karşıtlıklı Kompozisyonel Eylem Anlayışı

Kameralar, mikrofonlar ve termal sensörler de dahil olmak üzere çeşitli sensörler kullanarak insanların evlerindeki günlük aktivitelerini toplayan yeni bir veri seti olan "Ev Eylem Genomu"nu geliştirdiğimizi duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Yaşam alanları için dünyanın en büyük çok modlu veri setini oluşturduk ve yayınladık; yaşam alanlarına ilişkin veri setlerinin çoğu küçük ölçekliydi. Yapay zekâ araştırmacıları, bu veri setini kullanarak, yaşam alanlarındaki insanlara destek olmak için makine öğrenimi ve yapay zekâ araştırmaları için eğitim verisi olarak kullanabilirler.

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 arasında tutarlı özellikler öğrenebilir ve böylece yaşam alanlarındaki karmaşık aktivitelerin tanıma performansını iyileştirebiliriz.
Bu teknoloji, Stanford Üniversitesi Dijital Yapay Zeka Teknoloji Merkezi, Teknoloji Bölümü ve Stanford Vizyon ve Öğrenme Laboratuvarı arasındaki işbirliğiyle yürütülen araştırmanın sonucudur.

[2] AutoDO: Ölçeklenebilir Olasılıksal Örtük Farklılaştırma Yoluyla Etiket Gürültüsü Olan Önyargılı Veriler için Güçlü Otomatik Artırma

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

Bu teknolojilerin detayları CVPR2021'de (19 Haziran 2017'de düzenlenecek) sunulacaktır.

Yukarıdaki mesaj Panasonic resmi web sitesinden gelmektedir!