I ricercatori hanno trovato un modo per coniugare la creatività umana e la creatività dell'intelligenza artificiale (AI) per aumentare notevolmente le prestazioni del deep learning.

Una squadra guidata da Alexander Wong, una cattedra di ricerca canadese nell'area dell'intelligenza artificiale e un professore di ingegneria della progettazione dei sistemi presso l'Università di Waterloo, sviluppato un nuovo tipo di famiglia compatta di reti neurali che potrebbe funzionare su smartphone, compresse, e altri dispositivi incorporati e mobili.

AttoNet

Le reti, chiamato AttoNets, vengono utilizzati per la classificazione delle immagini e la segmentazione degli oggetti, ma può anche fungere da elementi costitutivi per il riconoscimento delle azioni video, stima della posa del video, generazione di immagini, e altri compiti di percezione visiva.

"Il problema con le attuali reti neurali è che vengono costruite a mano e sono incredibilmente grandi, complesse e difficili da gestire in qualsiasi situazione del mondo reale, " ha detto Wong, che ha anche co-fondato una startup chiamata DarwinAI per commercializzare la tecnologia. "Queste reti all'avanguardia sono piccole e agili e potrebbero avere enormi implicazioni per il settore automobilistico, aerospaziale, agricoltura, finanza, ed elettronica di consumo."

Una parte fondamentale della progettazione del sistema di intelligenza artificiale di Wong è che i progettisti umani lavorano in cooperazione con l'intelligenza artificiale nella progettazione di nuove reti, portando a reti compatte ma ad alte prestazioni che possono essere eseguite su dispositivi come smartphone, compresse, e veicoli autonomi.

La tecnologia, chiamata Sintesi Generativa, è stato recentemente convalidato da Intel, e in un recente documento con Audi Electronics Ventures ha dimostrato di accelerare notevolmente il design del deep learning per la guida autonoma. All'inizio di quest'anno, la società ha fatto la lista Impact 50 insideBIGDATA insieme a Google e Microsoft. Il deep learning è considerato l'avanguardia dell'intelligenza artificiale. Le sofisticate reti neurali artificiali imitano le capacità cognitive del cervello umano di apprendere e prendere decisioni.

"Abbiamo adottato un approccio progettuale collaborativo che ha sfruttato l'ingegno e l'esperienza umana con la meticolosità e la velocità dell'IA perché un computer può sgranocchiare molto velocemente, " ha detto Wong. "Sta già avendo un impatto nel mondo reale, soprattutto dove c'è bisogno di queste soluzioni di deep learning on-the-edge per alimentare l'infrastruttura e i sistemi di intelligence o proteggere la privacy degli utenti, "Ha detto Wong.

Lo studente del master di Wong Desmond Lin ha recentemente presentato il documento di ricerca alla conferenza annuale sulla visione artificiale e il riconoscimento dei modelli (CVPR) 2019 Expo a Long Beach, California.