Зазвичай штучний інтелект не може швидко перемикатися між розпізнаванням різних образів на знімках. Однак нещодавно створеній програмі-хамелеону METEOR достатньо лише кількох зображень для того, аби навчитися знаходити об’єкти на знімках, отриманих із супутників або дронів.
Проблема з розпізнаванням образів
Дослідники з Лабораторії екологічних обчислювальних наук і спостереження за Землею EPFL заявляють, що їм вдалося створити нову систему розпізнавання образів на основі штучного інтелекту. Вона здатна швидко навчатися розпізнавати різні класи об’єктів на знімках, отриманих із повітря чи орбіти.
Програми розпізнавання образів — один із найрозповсюдженіших типів штучного інтелекту в сучасному світі. Якщо натренувати штучну нейромережу на достатньо великій кількості знімків, вона зможе самостійно знаходити об’єкти на нових зображеннях швидше, ніж ціла команда людей. Цим вони надзвичайно цікаві для тих, хто обробляє великі обсяги візуальної інформації.
Проте такі системи мають один надзвичайно важливий недолік. Вміння розрізняти один об’єкт ніяк не допомагає їм, якщо виникає завдання знайти на знімках щось інше. Їх знову треба навчати на великій кількості вже оброблених даних.
Однак команда з EPFL заявляє, що їхня програма-хамелеон METEOR, як тільки навчиться розрізняти один тип об’єктів, здатна працювати з іншими після показу лише кількох нових фото. Це тим більш неймовірно, якщо врахувати, що вона призначена для роботи із супутниковими та авіаційними знімками.
На що здатна програма-хамелеон
Робота зі знімками, отриманими з дронів чи супутників, вважається складною для штучного інтелекту через те, що проблеми з розпізнаванням виникають ще й через використання різних діапазонів та роздільної здатності камер. Через це для роботи з кожним новим джерелом зображень його треба перенавчати.
Проте розробники запевняють, що програма-хамелеон METEOR може це робити надзвичайно швидко. Таке визначення відповідає її сутності: вона ніби щоразу стає новою нейромережею. Для того, аби це довести, дослідники провели випробування.
Воно складалося з п’яти завдань, які програма-хамелеон мала пройти одне за одним. Перед виконанням кожного з них їй надавалося усього кілька знімків для навчання. Спочатку вона вимірювала рівень покриття землі рослинністю в Австралії, потім визначала зони вирубки у бразильських тропічних лісах.
Після того METEOR дали завдання визначити зміни в Бейруті після вибуху 2020 року, виявити шматки сміття в океані та класифікувати міські території за різними типами землекористування (промислові, комерційні та житлові райони з високою, середньою та низькою щільністю).
Дивовижно, але програма-хамелеон впоралася із цими завданнями майже так само добре, як і окремі нейромережі, які спеціально довго навчали для виконання кожної з них окремо. Надалі розробники планують використовувати цей штучний інтелект для розв’язання переважно екологічних задач.
За матеріалами phys.org
Тільки найцікавіші новини та факти в нашому Telegram-каналі!
Долучайтеся: https://t.me/ustmagazine
