DARPA Стремится Привнести Компьютерное Зрение AI Систем в “Третью Волну” Разработки

Агентство перспективных исследований и разработок министерства обороны США (DARPA) начинает проект, направленный на улучшение компьютерного зрения и запуск “третьей волны” исследований в области искусственного интеллекта.

DARPA является основной группой перспективных исследований для вооруженных сил США и сыграло решающую роль в создании многих элементов современных технологий, таких как первые компьютерные сети и первые системы искусственного интеллекта. DARPA недавно опубликовало объявление о предстоящей возможности, ищущей исследователя для участия в разработке теории и приложений “третьей волны” искусственного интеллекта. В объявлении было сделано ссылка на возможность работать над системой Intelligent Processing (IP2) DARPA. IP2 предназначена для улучшения общей надежности, удобства использования и точности систем распознавания изображений/видео. IP2 особенно важна для экземпляров edge-вычислений, поскольку эти устройства не имеют доступа к вычислительным ресурсам, необходимым для обработки больших рабочих нагрузок.

IP2 направлена на решение двух проблем, которые ограничивают развертывание систем искусственного интеллекта в устройствах edge-вычислений. Одна проблема заключается в создании алгоритмов искусственного интеллекта с низким весом, низкой мощностью и низкой задержкой, которые все еще могут поддерживать необходимую точность, чтобы быть полезными. Другая проблема, которую необходимо решить, – это сложность данных. Чем больше можно уменьшить сложность набора данных, тем меньше вычислительной мощности требуется для анализа набора данных.

Исследователи DARPA будут стремиться уменьшить сложность наборов изображений с помощью нейронных сетей, которые обрабатывают отдельные пиксели. Этот метод уменьшает размерность набора данных и увеличивает разреженность изображений/видео в наборе данных. Эти методы позволяют обрабатывать данные на бэкенде без ущерба для точности модели. Методы уменьшения размерности позволяют системе искусственного интеллекта извлекать только наиболее актуальную информацию из изображений/видео и доставлять ее в рекуррентную нейронную сеть, которая фактически делает прогнозы о данных. Сама рекуррентная нейронная сеть также упрощается для уменьшения потребления мощности.

По словам официальных представителей DARPA, как цитируется в NextGov:

«Переместив поток данных в разреженное представление особенностей, сети с уменьшенной сложностью будут обучаться с высокой точностью, уменьшая общее количество вычислительных операций в 10 раз».

Проект IP2 потребует от исполнителей демонстрации передовой точности, а также обеспечения 20-кратного уменьшения энергозадержки при обработке больших наборов данных. Например, IP2 должна быть в состоянии обеспечить передовые результаты на наборе данных BDD100K Университета Калифорнии-Беркли, который является большим набором данных, используемым для обучения самоходных транспортных средств, включающим различные задачи классификации изображений, а также затенение и разнообразие в погодных, географических и экологических условиях.

Поскольку DARPA готовится решить задачу третьей волны алгоритмов и систем компьютерного зрения, она также возглавляет усилия по автоматизации аспектов управления самолетами, недавно проведя серию симулированных тестов, в которых системы искусственного интеллекта, управляющие истребителями F-16, были противопоставлены противнику. Эти тесты были первой фазой более крупной миссии по интеграции искусственного интеллекта в истребители вооруженных сил. Конец первой фазы сосредоточен на переходе от симуляций к реальным полетам, и DARPA готовится к живым испытаниям в полете позже в 2021 году.