Îmbunătățirea viziunii computerizate bazate pe IA prin conștientizarea fizicii

Inteligența Artificială a lăsat o amprentă indelebilă asupra vieților noastre. Într-un efort de pionierat pentru a-și îmbunătăți în continuare capacitățile IA, cercetătorii de la UCLA și Laboratorul de Cercetare al Armatei Statelor Unite au dezvăluit o abordare unică care combină conștientizarea fizicii cu tehnici bazate pe date în tehnologiile de viziune computerizată bazate pe IA.

Studiul, publicat în Nature Machine Intelligence, propune o metodologie hibridă revoluționară menită să rafineze modul în care mașinile bazate pe IA percep, interacționează și reacționează la mediul înconjurător în timp real – esențial pentru vehiculele autonome și roboții de acțiune precisă.

Abordare hibridă pentru IA conștientă de fizică

Tradițional, viziunea computerizată, domeniul care permite IA să înțeleagă și să deducă proprietățile lumii fizice din imagini, s-a concentrat în mare măsură pe învățarea automată bazată pe date. În același timp, cercetarea bazată pe fizică a încercat să descopere principiile fizice care stau la baza multor provocări ale viziunii computerizate. Cu toate acestea, asimilarea înțelegerii fizicii în domeniul rețelelor neuronale s-a dovedit a fi o provocare.

Într-o descoperire semnificativă, studiul UCLA intenționează să combine înțelegerea profundă a datelor și cunoașterea lumii reale a fizicii, creând astfel un IA hibrid cu capacități îmbunătățite. Achuta Kadambi, autorul corespondent al studiului și profesor asistent de inginerie electrică și informatică la Școala de Inginerie Samueli a UCLA, explică: “Formele de inferență conștiente de fizică pot permite mașinilor să conducă mai sigur sau roboților chirurgicali să fie mai precisi.”

Incorporarea fizicii în IA de viziune computerizată

Echipa de cercetare prezintă trei moduri inovatoare de a integra fizica în IA de viziune computerizată:

1. Infuzarea fizicii în seturile de date IA: Acest lucru implică etichetarea obiectelor cu informații suplimentare, cum ar fi viteza sau greutatea lor potențială, similar cu personajele din jocurile video.
2. Integrarea fizicii în arhitecturile de rețea: Această strategie implică trecerea datelor printr-un filtru de rețea care codifică proprietățile fizice în ceea ce captează camerele.
3. Incorporarea fizicii în funcția de pierdere a rețelei: Aici, cunoașterea bazată pe fizică este utilizată pentru a ajuta IA să interpreteze datele de antrenament pe observațiile sale.

Aceste linii de cercetare experimentale au produs deja rezultate promițătoare în îmbunătățirea viziunii computerizate. De exemplu, abordarea hibridă permite IA să urmărească și să prevadă mișcarea unui obiect cu mai multă precizie și poate produce imagini precise și de înaltă rezoluție din scene obscure din cauza vremii nefavorabile.

Viitorul IA conștientă de fizică

Cercetătorii sunt optimiști că progresele continue în această abordare duală ar putea duce la învățarea independentă a legilor fizicii de către IA bazate pe învățare profundă. Acest lucru ar putea marca o nouă frontieră în tehnologiile de viziune computerizată bazate pe IA, deschizând calea către aplicații mai sigure și mai precise ale IA în diverse sectoare, inclusiv vehicule autonome și roboți chirurgicali.

Studiul, susținut în parte de o subvenție de la Laboratorul de Cercetare al Armatei, a fost coautorat de cercetătorul științific al Laboratorului de Cercetare al Armatei, Celso de Melo, și membrii facultății UCLA, Stefano Soatto, Cho-Jui Hsieh și Mani Srivastava. Finanțarea suplimentară a provenit de la subvenții de la Fundația Națională pentru Știință, Programul tânărului cercetător al Armatei, Agenția de Cercetare a Proiectelor Avansate de Apărare, Intrinsic, o companie Alphabet (GOOG ) (GOOGL ), și Amazon.