Российские ученые на 20% снизили риск ошибок ИИ в компьютерном зрении

В лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research совместно со студентами Университета МИСИС и МФТИ разработали метод, помогающий ИИ распознавать неизвестные объекты. Он уменьшает риск ошибок при обработке данных более чем на 20 % и снижает необходимость перепроверки человеком, сообщает Forbes.

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) задействует анализ изображений и видео. Для повышения эффективности ИИ в этой сфере применяют машинное обучение, в частности глубокие ансамбли, объединяющие для решения задач несколько нейросетей по принципу сбора мнений. Однако предыдущие разработки CV сталкивались с проблемой похожести таких ансамблей, что снижало качество их общей оценки.

В лаборатории T-Bank AI Research эту проблему решили с помощью карт внимания, которые обеспечиваю фокусировку разных моделей на различных аспектах. За счет этого повышается общая точность, и идентификация становится более объективной. Плюс исследователи научили ИИ учитывать незнакомую информацию, тогда как ранее нейросети пытались подменять новое известными им данными и в итоге выдавали ошибочный результат.

Совместную разработку T-Bank AI Research, МИСИС и МФТИ под названием SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles) представили на прошедшей в октябре в Абу-Даби Международной конференции по обработке изображений (IEEE ICIP). Новый метод будет востребован в связанных с высокоточным анализом областях, например в беспилотном транспорте и медицинской диагностики.

Сообщение Российские ученые на 20 % снизили риск ошибок ИИ в компьютерном зрении появились сначала на Москва Меняется.