Войти

Разработана новая технология искусственного интеллекта, обрабатывающая изображения подобно мозгу человека

2934
0
0
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект.
Источник изображения: vz.ru

Группа исследователей из Института фундаментальных наук (IBS), Университета Ёнсе и Института Макса Планка разработала новую технологию искусственного интеллекта (ИИ), которая приближает машинное зрение к тому, как человеческий мозг обрабатывает изображения. Этот метод, получивший название Lp-Convolution, повышает точность и эффективность систем распознавания изображений, снижая при этом вычислительную нагрузку на существующие модели ИИ.

Человеческий мозг удивительно эффективно распознаёт ключевые детали в сложных сценах — способность, которую традиционные системы искусственного интеллекта с трудом воспроизводят. Свёрточные нейронные сети (CNN) — наиболее широко используемая модель искусственного интеллекта для распознавания изображений — обрабатывают изображения с помощью небольших квадратных фильтров. Несмотря на эффективность, такой жёсткий подход ограничивает их способность выявлять более широкие закономерности в фрагментированных данных.

В последнее время Vision Transformers (ViT) продемонстрировали превосходную производительность при анализе целых изображений за один раз, но они требуют больших вычислительных мощностей и больших наборов данных, что делает их непригодными для многих реальных приложений.

Вдохновившись тем, как зрительная кора головного мозга избирательно обрабатывает информацию с помощью циклических, редких связей, исследовательская группа попыталась найти золотую середину: может ли подобный подход сделать свёрточные нейронные сети одновременно эффективными и мощными?

Чтобы ответить на этот вопрос, команда разработала Lp-Convolution — новый метод, который использует многомерное обобщённое нормальное распределение (MPND) для динамического изменения формы фильтров CNN. В отличие от традиционных CNN, которые используют фиксированные квадратные фильтры, Lp-Convolution позволяет моделям ИИ адаптировать форму фильтров — растягивая их по горизонтали или вертикали в зависимости от задачи, подобно тому, как человеческий мозг выборочно фокусируется на важных деталях.

Этот прорыв решает давнюю проблему в исследованиях в области ИИ, известную как проблема больших ядер. Простое увеличение размеров фильтров в свёрточных нейронных сетях (например, использование ядер 7×7 или больше) обычно не повышает производительность, несмотря на добавление большего количества параметров. Lp-свёртка преодолевает это ограничение, вводя гибкие, биологически обоснованные схемы соединений.

В тестах на стандартных наборах данных для классификации изображений (CIFAR-100, TinyImageNet) Lp-свёртка значительно повысила точность как классических моделей, таких как AlexNet, так и современных архитектур, таких как RepLKNet. Метод также оказался очень устойчивым к повреждённым данным, что является серьёзной проблемой в реальных приложениях ИИ.


Изображение: https://www.semiconductor-digest.com/ Более того, исследователи обнаружили, что когда Lp-маски, используемые в их методе, напоминали гауссово распределение, внутренняя обработка данных ИИ в точности соответствовала биологической нейронной активности, что было подтверждено сравнением с данными о мозге мышей.

«Мы, люди, быстро определяем, что важно в многолюдной сцене, — сказал доктор Джастин Ли, директор Центра когнитивных и социальных исследований при Институте фундаментальных наук. — Наша Lp-свёртка имитирует эту способность, позволяя ИИ гибко фокусироваться на наиболее важных частях изображения — как это делает мозг».

В отличие от предыдущих разработок, которые либо полагались на небольшие жёсткие фильтры, либо требовали ресурсоёмких преобразователей, Lp-свёртка предлагает практичную и эффективную альтернативу. Это нововведение может произвести революцию в таких областях, как:

– Автономное вождение, при котором искусственный интеллект должен быстро обнаруживать препятствия в режиме реального времени

– Медицинская визуализация, улучшающая диагностику на основе искусственного интеллекта за счет выделения тонких деталей

– Робототехника, обеспечивающая более интеллектуальное и адаптируемое машинное зрение в изменяющихся условиях

«Эта работа — важный вклад как в искусственный интеллект, так и в нейробиологию, — сказал директор К. Джастин Ли. — Более тесно связав искусственный интеллект с мозгом, мы раскрыли новый потенциал свёрточных нейронных сетей, сделав их более умными, адаптируемыми и биологически реалистичными».

Источник

Права на данный материал принадлежат
Материал размещён правообладателем в открытом доступе
  • В новости упоминаются
Хотите оставить комментарий? Зарегистрируйтесь и/или Войдите и общайтесь!
ПОДПИСКА НА НОВОСТИ
Ежедневная рассылка новостей ВПК на электронный почтовый ящик
  • Разделы новостей
  • Обсуждаемое
    Обновить
  • 18.09 21:04
  • 0
Комментарий к "«Ростех»: Танки России задают моду для тяжелой бронетехники во всем мире"
  • 18.09 20:50
  • 10540
Без кнута и пряника. Россия лишила Америку привычных рычагов влияния
  • 17.09 18:08
  • 0
Ответ на "Быстрее, компактнее, мощнее: новая концепция эскадры от BAE Systems"
  • 17.09 11:43
  • 1
Быстрее, компактнее, мощнее: новая концепция эскадры от BAE Systems
  • 17.09 10:26
  • 2
«Росэл» начинает выпуск новой линейки отечественных серверов для ИИ
  • 17.09 04:50
  • 0
Ответ на "На Западе предупредили о превосходстве России в возможностях ПКР"
  • 17.09 04:05
  • 0
Ответ на "В Госдуме рассказали о готовности применить против Европы мощное оружие"
  • 17.09 02:05
  • 0
Ответ на "Стало известно о превосходстве алжирских Су-34 над российскими"
  • 17.09 00:40
  • 0
Вот интересная тема: поверим, что евроНАТО готовится к "отражению российской агрессии".
  • 16.09 22:55
  • 0
Ответ на "«Крупнейшая модернизация в истории»: Чехия подвела итоги подготовки к войне"
  • 16.09 17:49
  • 1
«Крупнейшая модернизация в истории»: Чехия подвела итоги подготовки к войне
  • 16.09 16:53
  • 40
Горечь от потерь России в Сирии навеяла мысли о Калмыкии
  • 16.09 07:11
  • 83
ChatGPT-4 и нейросети (ИИ) спешат на помощь ГШ ВС РФ и Российской армии
  • 16.09 03:01
  • 1
Зима на Украине не за горами: что нужно сделать, чтобы свет не погас (CNN, США)
  • 16.09 00:18
  • 0
Ответ на "В США напомнили о провале разрекламированного «Команча»"