DARPA Berencana Mengembangkan Sistem AI Penglihatan Komputer ke “Gelombang Ketiga” Pengembangan

Badan Penelitian dan Pengembangan Pertahanan Maju (DARPA) memulai proyek yang bertujuan untuk meningkatkan teknik penglihatan komputer dan memulai “gelombang ketiga” penelitian AI. Gelombang ketiga penelitian AI ini bertujuan untuk mengatasi keterbatasan gelombang pertama dan kedua teknologi AI, yang termasuk perbaikan algoritma pengenalan gambar.

DARPA adalah kelompok penelitian lanjutan utama untuk militer AS, dan telah memainkan peran kritis dalam penciptaan banyak elemen teknologi modern, seperti jaringan komputer awal dan sistem AI awal. DARPA baru-baru ini memposting pengumuman tentang kesempatan yang akan datang, mencari peneliti untuk berpartisipasi dalam pengembangan teori dan aplikasi AI “gelombang ketiga”. Pengumuman tersebut merujuk pada kesempatan untuk bekerja pada sistem Pengolahan Piksel Pintar (IP2) DARPA. IP2 dimaksudkan untuk meningkatkan keandalan, kemudahan penggunaan, dan akurasi sistem pengenalan gambar/video. IP2 sangat penting untuk instance edge-computing, karena perangkat tersebut tidak memiliki akses ke sumber daya komputasi yang diperlukan untuk menangani beban kerja yang besar.

IP2 bertujuan untuk memecahkan dua masalah yang membatasi penerapan sistem AI di perangkat edge-computing. Salah satu masalah adalah pembuatan algoritma AI yang ringan, rendah daya, dan rendah latensi yang masih dapat mempertahankan akurasi yang diperlukan untuk berguna. Masalah lain yang perlu dipecahkan adalah kompleksitas data. Semakin kompleksitas dataset dapat dikurangi, semakin sedikit daya pengolahan yang diperlukan untuk menganalisis dataset.

Peneliti DARPA akan bertujuan untuk mengurangi kompleksitas dataset gambar dengan menggunakan jaringan neural yang memproses piksel individu. Teknik ini mengurangi dimensionalitas dataset dan meningkatkan kepadatan gambar/video dalam dataset. Teknik-teknik ini memungkinkan data diproses di backend tanpa mengorbankan akurasi model. Teknik pengurangan dimensionalitas memungkinkan sistem AI untuk mengekstrak hanya informasi yang paling relevan dari gambar/video dan mengirimkannya ke model jaringan neural berulang yang sebenarnya membuat prediksi tentang data. Jaringan neural berulang itu sendiri juga disederhanakan untuk mengurangi konsumsi daya.

Menurut pejabat DARPA, sebagaimana dikutip di NextGov:

“Dengan segera memindahkan aliran data ke representasi fitur yang jarang, jaringan neural yang dikurangi kompleksitasnya akan dilatih untuk akurasi tinggi sambil mengurangi operasi komputasi secara keseluruhan sebesar 10x.”

Proyek IP2 akan memerlukan pelaksana untuk menampilkan akurasi state-of-the-art sambil juga melakukan pengurangan 20x dalam energi tunda pengolahan algoritma AI saat menangani dataset besar. Misalnya, IP2 harus dapat menghasilkan hasil state-of-the-art pada dataset BDD100K Universitas California-Berkley, yang merupakan dataset besar yang digunakan untuk melatih kendaraan otonom dengan menggabungkan berbagai tugas klasifikasi gambar bersama dengan oklusi dan keragaman dalam cuaca, geografis, dan kondisi lingkungan.

Ketika DARPA mempersiapkan untuk mengatasi gelombang ketiga algoritma penglihatan komputer dan sistem, juga memimpin upaya untuk mengotomatisasi aspek kendali pesawat, baru-baru ini melakukan serangkaian tes simulasi yang memasang pesawat tempur F-16 yang dikendalikan AI melawan lawan. Tes-tes ini adalah Fase 1 dari misi yang lebih besar untuk mengintegrasikan AI ke dalam pesawat tempur militer. Akhir Fase 1 ini berfokus pada transisi dari simulasi ke penerbangan dunia nyata, dengan DARPA mempersiapkan untuk tes terbang langsung kemudian pada tahun 2021.