[1] Home Action Genome: Kontrastitiivisen toiminnan ymmärtäminen

Meillä on ilo ilmoittaa, että olemme kehittäneet uuden tietojoukon "Home Action Genome", joka kerää ihmisten päivittäisiä toimintoja kodeissaan käyttämällä useita erilaisia ​​antureita, kuten kameroita, mikrofoneja ja lämpöantureita. Olemme rakentaneet ja julkaisseet maailman suurimman multimodaalisen tietojoukon asuintiloihin, kun taas useimmat asuintilojen tietojoukot ovat olleet pienimuotoisia. Soveltamalla tätä tietojoukkoa tekoälytutkijat voivat käyttää sitä koulutustietona koneoppimiseen ja tekoälytutkimukseen tukeakseen ihmisiä asuintiloissa.

Edellä mainittujen lisäksi olemme kehittäneet yhteistoiminnallisen oppimisteknologian hierarkkiseen toimintojen tunnistamiseen multimodaalisissa ja useissa näkökulmissa. Tätä tekniikkaa soveltamalla voimme oppia johdonmukaisia ​​ominaisuuksia eri näkökulmien, antureiden, hierarkkisten käyttäytymisten ja yksityiskohtaisten käyttäytymismerkintöjen välillä ja siten parantaa monimutkaisten toimintojen tunnistamista asuintiloissa.
Tämä tekniikka on tulosta Digital AI Technology Centerin Technology Divisionin ja Stanfordin yliopiston Stanford Vision and Learning Labin yhteistyössä tehdystä tutkimuksesta.

[2] AutoDO: Vankka automaattinen lisäys puolueelliselle tiedolle etikettikohinalla skaalattavan todennäköisyyspohjaisen implisiittisen erotuksen avulla

Meillä on myös ilo ilmoittaa, että olemme kehittäneet uuden koneoppimisteknologian, joka suorittaa automaattisesti optimaalisen datan lisäyksen harjoitustietojen jakautumisen mukaan. Tätä tekniikkaa voidaan soveltaa todellisiin tilanteisiin, joissa käytettävissä oleva data on hyvin pieni. Pääliiketoiminta-alueillamme on monia tapauksia, joissa tekoälyteknologian soveltaminen on vaikeaa käytettävissä olevan datan rajoitusten vuoksi. Tätä tekniikkaa soveltamalla tiedon lisäysparametrien viritysprosessi voidaan eliminoida ja parametreja voidaan säätää automaattisesti. Siksi voidaan olettaa, että tekoälyteknologian sovellusalue leviää laajemmin. Jatkossa tämän tekniikan tutkimusta ja kehitystä entisestään nopeuttamalla pyrimme toteuttamaan tekoälyteknologiaa, jota voidaan käyttää todellisissa ympäristöissä, kuten tutuissa laitteissa ja järjestelmissä. Tämä tekniikka on Panasonic R&D Company of America:n AI Laboratoryn teknologiaosaston Digital AI Technology Centerin tekemän tutkimuksen tulos.

Näiden teknologioiden yksityiskohdat esitellään CVPR2021:ssä (pidetään 19.6.2017 alkaen).

Yllä oleva viesti on peräisin Panasonicin viralliselta verkkosivustolta!