Panasonic ئىككى ئىلغار سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسىنى تەرەققىي قىلدۇرىدۇ ،
CVPR2021 غا قوبۇل قىلىندى ،
دۇنيادىكى ئالدىنقى قاتاردا تۇرىدىغان خەلقئارالىق سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسى يىغىنى

[1] ئائىلە ھەرىكەت گېنلىرى: سېلىشتۇرما بىرىكمە ھەرىكەت چۈشىنىش

بىز يېڭى ئائىلە سانلىق مەلۇمات ئامبىرى «ئائىلە ھەرىكەت گېن گۇرۇپپىسى» نى ياساپ چىققانلىقىمىزدىن خۇشاللاندۇق ، ئۇ كامېرا ، مىكروفون ۋە ئىسسىقلىق سېنزورى قاتارلىق بىر قانچە خىل سېنزور ئارقىلىق ئىنسانلارنىڭ كۈندىلىك پائالىيىتىنى ئۆيىدە يىغىدۇ. بىز دۇنيادىكى ئەڭ چوڭ كۆپ ئىقتىدارلىق كۆپ سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇمات ئامبىرىنى قۇردۇق ۋە ئېلان قىلدۇق ، ئەمما ياشاش بوشلۇقىنىڭ كۆپىنچە سانلىق مەلۇمات ئامبىرى كىچىك. سۈنئىي ئەقىل تەتقىقاتچىلىرى بۇ سانلىق مەلۇمات جەدۋىلىنى قوللىنىش ئارقىلىق ئۇنى ماشىنا ئۆگىنىش ۋە سۈنئىي ئەقىل تەتقىقاتى ئۈچۈن تەربىيىلەش سانلىق مەلۇماتلىرى سۈپىتىدە ئىشلىتىپ ، ياشاش بوشلۇقىدىكى كىشىلەرنى قوللايدۇ.

يۇقىرىقىلاردىن باشقا ، بىز كۆپ خىل ۋە كۆپ خىل نۇقتىلاردا قاتلاملىق پائالىيەت تونۇش ئۈچۈن ھەمكارلىق ئۆگىنىش تېخنىكىسىنى تەرەققىي قىلدۇردۇق. بۇ تېخنىكىنى قوللىنىش ئارقىلىق ئوخشىمىغان كۆز قاراش ، سېنزور ، قاتلاملىق ھەرىكەت ۋە تەپسىلىي ھەرىكەت بەلگىسى ئوتتۇرىسىدىكى ئىزچىل ئىقتىدارلارنى ئۆگىنىۋالالايمىز ، شۇ ئارقىلىق ياشاش بوشلۇقىدىكى مۇرەككەپ پائالىيەتلەرنىڭ تونۇش ئىقتىدارىنى ئۆستۈرەلەيمىز.
بۇ تېخنىكا رەقەملىك سۈنئىي ئەقىل تېخنىكا مەركىزى ، تېخنىكا بۆلۈمى ۋە ستانفورد ئۇنىۋېرسىتېتى ستانفورد كۆرۈش ۋە ئۆگىنىش تەجرىبىخانىسى ھەمكارلىقىدا ئېلىپ بېرىلغان تەتقىقاتنىڭ نەتىجىسى.

رەسىم 1: ھەمكارلىق بىرىكمە ھەرىكەت ھەرىكىتىنى چۈشىنىش (CCAU) بارلىق ئۇسۇللارنى بىرلىكتە مەشىق قىلىپ ، ئىقتىدارنىڭ ياخشىلىنىشىنى كۆرەلەيمىز.
بىز سىنلىق ۋە ئاتوم ھەرىكەت بەلگىسىنى ئىشلىتىپ مەشىقتىن پايدىلىنىپ ، سىن ۋە ئاتوم ھەرىكىتىنىڭ ھەر ئىككىسىنىڭ بىرىكمە ئۆز-ئارا تەسىر قىلىشىدىن پايدىلىنىمىز.

[2] AutoDO: كىچىكلىتىلگەن ئېھتىماللىق ئېنىق پەرقلەندۈرۈش ئارقىلىق بەلگە شاۋقۇنى بىلەن بىر تەرەپلىمە سانلىق مەلۇماتنى مۇستەھكەم ئاپتوماتىك كۆپەيتىش.

بىز يەنە يېڭى سانلىق مەلۇمات ئۆگىنىش تېخنىكىسىنى تەتقىق قىلىپ ياساپ چىققانلىقىمىزدىن خۇشاللاندۇق. بۇ تېخنىكىنى ھەقىقىي دۇنيا ئەھۋالىغا ئىشلىتىشكە بولىدۇ ، بۇ يەردە بار بولغان سانلىق مەلۇماتلار ئىنتايىن ئاز. ئاساسلىق سودا رايونىمىزدا نۇرغۇن ئەھۋاللار بار ، بۇ يەردە سانلىق مەلۇماتلارنىڭ چەكلىمىسى تۈپەيلىدىن سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسىنى قوللىنىش تەس. بۇ تېخنىكىنى قوللىنىش ئارقىلىق سانلىق مەلۇماتنى ئاشۇرۇش پارامېتىرلىرىنى تەڭشەش جەريانىنى يوقاتقىلى ، پارامېتىرلارنى ئاپتوماتىك تەڭشىگىلى بولىدۇ. شۇڭلاشقا ، سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسىنىڭ قوللىنىش دائىرىسىنىڭ تېخىمۇ كەڭ تارقىلىشىدىن ئۈمىد بار. كەلگۈسىدە ، بۇ تېخنىكىنىڭ تەتقىقاتى ۋە تەرەققىياتىنى تېخىمۇ تېزلىتىش ئارقىلىق ، تونۇش ئۈسكۈنىلەر ۋە سىستېمىلار قاتارلىق رېئال مۇھىتتا ئىشلىتىشكە بولىدىغان سۈنئىي ئەقىل تېخنىكىسىنى ئەمەلگە ئاشۇرۇش ئۈچۈن تىرىشىمىز. بۇ تېخنىكا رەقەملىك Pan تېخنىكا مەركىزى ، تېخنىكا بۆلۈمى ، ئامېرىكا Panasonic R&D شىركىتىنىڭ AI تەجرىبىخانىسى ئېلىپ بارغان تەتقىقاتنىڭ نەتىجىسى.

2-رەسىم: AutoDO سانلىق مەلۇماتنى ئاشۇرۇش (ئورتاق سىياسەت DA قىيىنچىلىقى) مەسىلىسىنى ھەل قىلىدۇ. كۈچەيتىلگەن پويىز سانلىق مەلۇماتلىرىنىڭ تارقىلىشى (كۆك رەڭدە) يوشۇرۇن بوشلۇقتىكى سىناق سانلىق مەلۇماتلىرى (قاتتىق قىزىل) بىلەن ماس كەلمەسلىكى مۇمكىن:
«2» كۆپەيتىلمىگەن ، «5» بولسا كۆپەيتىلگەن. نەتىجىدە ، ئىلگىرىكى ئۇسۇللار سىناق تەقسىماتى بىلەن ماسلىشالمايدۇ ، ئۆگەنگەن تۈرگە ئايرىش f (θ) نىڭ قارارى توغرا ئەمەس.