Nvidia utilizează AI pentru a face zăpadă pe străzi care sunt întotdeauna însorite

Vremea insorita din California este ideala pentru antrenamentele cu auto-conducere, dar are dezavantajele sale. La urma urmei, dacă autovehiculul tău autonome nu a condus decât într-o vizibilitate perfectă, ce se întâmplă atunci când se scurge într-un pic de ploaie sau zăpadă? Cercetătorii de la Nvidia ar putea avea o soluție, publicarea detaliilor în această săptămână a unui cadru AI care permite calculatoarelor să-și imagineze cum arată o stradă însorită atunci când plouă, ninge sau chiar în afara negru. Acestea sunt informații importante pentru autoturismele, dar munca ar putea avea și alte aplicații.
Cercetarea se bazează pe o metodă AI care este deosebit de bună pentru generarea de date vizuale: o rețea generică de adversarială sau o rețea GAN. GAN-urile funcționează prin combinarea a două rețele neuronale separate – unul care face datele și altul care o judecă; respingând eșantioane care nu arată exact. În acest fel, AI se învață să genereze rezultate mai bune și mai bune în timp. Acest tip de program este obișnuit în industrie și a fost folosit pentru a crea tot felul de imagini de la fetele celebritate falsă la modele de haine noi la coșmaruri .
Cercetarea de la Nvidia, cu toate acestea, are un mare avantaj față de existența GANS: învață cu mult mai puțină supraveghere. În general, programele de acest fel au nevoie de etichete pentru a genera date. După cum a explicat cercetătorul de la Nvidia, Ming-Yu Liu The Verge , aceasta înseamnă că, dacă realizați o GAN care transformă o scenă în timpul zilei într-o scenă de noapte, va trebui să-i hrăniți perechile de imagini realizate în aceeași locație pe timp de noapte și zi. Ar studia apoi diferența dintre cele două pentru a genera noi exemple.

Dar noul program Nvidia nu are nevoie de această pregătire – funcționează fără etichetate, dar reușește să producă rezultate de o calitate similară. Acest lucru ar putea constitui un avantaj major pentru cercetătorii AI, deoarece eliberează timp în care ar trebui să se dedice altfel pentru a-și sorta datele de antrenament.
“Suntem printre primii care au abordat problema”, a declarat Ming-Yu The Verge . “[Și] există multe aplicații. De exemplu, rareori plouă în California, dar ne-ar plăcea ca autovehiculele noastre să funcționeze corect când plouă. Putem folosi metoda noastră pentru a traduce secvențe de conducere însorite în California la cele ploioase pentru a ne antrena autoturismele. ”
Și programul nu funcționează doar în traducerea imaginilor străzilor, desigur. Ming-Yu și colegii săi au testat-o ​​și pe imagini cu pisici și câini, întorcându-se poze ale unei rase în alta ; și a folosit-o pentru a schimba expresia fețelor oamenilor în fotografii. Este similar cu tehnologia utilizată în aplicațiile care schimbă față, cum ar fi FaceApp, și, ca și alte cercetări din acest domeniu, ridică temeri că AI va fi folosit pentru a crea imaginile false care vor înșela oamenii online .
“Această lucrare poate fi folosită pentru editarea imaginilor”, sugerează Ming-Yu, deși el adaugă că nu există încă aplicații concrete pentru program. “Facem această cercetare la dispoziția echipelor noastre de produse și a clienților noștri. Nu pot comenta viteza sau amploarea adoptării lor. ”
Puteți citi documentul de cercetare în întregime aici , iar lucrarea este prezentată și în această săptămână la conferința NIPS AI în Long Beach, California.

Comments are closed