NTT Communications (NTT Com) #reveló que desarrolló una inteligencia artificial [VIDEO] "Time Series Deep Learning" que comprende el movimiento humano. Cuando permitimos que las personas detecten el movimiento, lo identificamos con una #precisión superior al 80%.

Red neuronal

El #aprendizaje profundo es una red neuronal multicapa que está atrayendo la atención como un avance en el desarrollo de la Inteligencia Artificial. A #diferencia del aprendizaje automático [VIDEO] tradicional, extraemos características y elementos necesarios para interpretar automáticamente cosas sin reglas de enseñanza. A través del análisis de los datos de series de #tiempo, el movimiento humano se puede identificar con alta precisión a partir del vídeo, y se puede aplicar a nuevas áreas comerciales como la prevención del delito.

Resultado

Como resultado del desarrollo de la Tecnología de aprendizaje profundo, la precisión de reconocimiento para #objetos y seres humanos en #imágenes estáticas ha mejorado dramáticamente, pero no tiene sentido solo después de capturar cambios en el #tiempo continuo, incluyendo imágenes de movimiento humano, etc. En cuanto al análisis de algunas cosas, aún es difícil reconocer la alta precisión.

En la tecnología desarrollada esta vez, la imagen se #descompone en imágenes fijas para cada fotograma, y ​​no solo dentro de #píxeles en el rango objetivo de análisis (filtro) en un fotograma, sino también en píxeles locales en el rango del fotograma del eje del momento cercano (convolución local).

Método de aprendizaje

El método de aprender cada posición y cada parte de los #datos dados y extraer la característica se llama "aprendizaje de la convolución", y la tecnología desarrollada esta vez es un método de aprendizaje de la convolución, en el cual el eje x, y Además del eje, se convierte en una técnica de #aprendizaje profundo en tres #dimensiones teniendo en cuenta el eje t (tiempo).

En el experimento de la misma tecnología realizado en octubre de 2015, el movimiento como "agacharse", "dar vueltas", "poner cosas", "hacer cosas" o similar se realiza en imágenes artificiales tomadas con una #cámara de red o similar. Cuando se deja que la inteligencia detecte, corrija la respuesta con una alta precisión de más del #80%. Con el éxito del experimento, es importante analizar el "movimiento del ser humano" en el campo de la prevención del delito, que se considera importante para el análisis, la detección de anomalías en fábrica, el análisis del comportamiento de compra en la tienda, el análisis del juego en los deportes. Se dice que la aplicabilidad se ha expandido.

Consideraciones

NTT Com está considerando proporcionar "servicio de plataforma de análisis de vídeo" (nombre provisional) que permite el análisis de datos de #vídeo de acuerdo con varios usos, como la #prevención del delito y el #marketing mediante la utilización de la serie de tiempo de la tecnología Deep Learning.

En el futuro, se ampliarán no solo los datos de imagen, sino también el rango de aplicación al #dominio comercial mediante el análisis #integral de los datos del sensor y los registros del terminal recopilados a través de varios terminales IoT y realizando análisis más sofisticados.