PlaNet: нейромережа Google для точної локалізації зображень

by Роза 6 Липня, 2024

written by Роза 6 Липня, 2024

Новий ШІ від Google точно визначає місце походження фотографій

Відкриваємо PlaNet: нейронна мережа локалізації зображень від Google

Google досяг значних успіхів у сфері штучного інтелекту (ШІ) завдяки розробці PlaNet — нейронної мережі, здатної з дивовижною точністю визначати місце зйомки фотографії. Цей прорив має потенціал для революціонізації застосунків, що базуються на зображеннях, і покращення нашого розуміння світу навколо нас.

Як працює PlaNet

PlaNet аналізує пікселі на зображенні, щоб визначити його місцеположення. Для навчання нейронної мережі дослідники розділили Землю на тисячі географічних «осередків» і ввели понад 100 мільйонів геолокаційних зображень. Деякі зображення використовувались, щоб навчити PlaNet визначати, до якої осередки належить зображення, тоді як інші підтверджували початкові результати.

Вражаюча точність

Під час тестування PlaNet досяг вражаючих результатів. Він визначив місцеположення 3,6 відсотка зображень із «точністю на рівні вулиці», 10,1 відсотка на рівні міста, 28,4 відсотка на рівні країни та 48 відсотків на рівні континенту. Ці результати перевищують людські показники, при цьому неправильні відповіді PlaNet становили в середньому лише 702 милі від фактичного місцеположення порівняно з понад 1400 миль у разі людей.

Застосування та потенціал

Можливості PlaNet мають далекосяжні наслідки. Його можна вбудувати в такі пристрої, як мобільні телефони, для виконання складного аналізу зображень, наприклад ідентифікації орієнтирів, надання історичного контексту або допомоги в навігації. Технологія також є перспективною в таких галузях, як міське планування, моніторинг навколишнього середовища та пошуково-рятувальні операції.

Майбутнє локалізації зображень

Такі нейронні мережі, як PlaNet, є суттєвим кроком вперед в аналізі зображень. Дослідники уявляють майбутнє, в якому ці системи стануть ще більш складними, що дозволить їм навчатися один в одного та виконувати дедалі складніші завдання. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, ми можемо очікувати на подальші прориви, які покращать нашу здатність розуміти і взаємодіяти з візуальним світом.

Додаткові відомості

Точність Планети зумовлена його величезним навчальним набором даних і просунутими алгоритмами машинного навчання.
Потенційні сфери застосування PlaNet виходять за межі локалізації зображень і включають розпізнавання об’єктів, розпізнавання облич і аналіз медичних зображень.
Оскільки нейронні мережі стають потужнішими, точність і діапазон локалізації зображень продовжуватимуть покращуватися.
Необхідно враховувати етичні наслідки локалізації зображень на основі ШІ, особливо щодо конфіденційності та спостереження.

Роза

Роза — видатна інженерка програмного забезпечення, чия пристрасть до науки та технологій зародилася ще в ранньому дитинстві. Виростаючи в родині, де академічна цікавість заохочувалася, Роза була глибоко впливовою завдяки своєму батькові, відданому професору фізики. Після довгих днів в університеті її батько повертався додому та вводив Розу в світ наукових досліджень, проводячи з нею різні експерименти та сприяючи її глибокій любові до складнощів фізичного світу. З юних років Роза була захоплена безмежними можливостями, які пропонувала наука. Вона проводила незліченну кількість годин, виконуючи експерименти та вивчаючи основні принципи фізики. Це раннє залучення до наукових досліджень не лише вдосконалило її аналітичні здібності, але й пробудило в ній невгамовну цікавість і пристрасть до розв'язання проблем. Академічний шлях Рози привів її до вивчення комп'ютерних наук, де вона досягла успіху у навчанні, рухаючись з таким самим ентузіазмом, що й у дитячих експериментах. Вона закінчила престижний університет з відзнакою, здобувши ступінь бакалавра. Її академічні досягнення були відзначені численними нагородами та стипендіями, що відображають її відданість та видатний талант у цій галузі. У своїй професійній кар'єрі Роза зробила значний внесок у технологічну індустрію. Вона працювала у кількох провідних технологічних компаніях, де відігравала ключову роль у розробці інноваційних програмних рішень, які мали значний вплив на різні сектори. Її спеціалізація включає проєктування та впровадження складних алгоритмів, оптимізацію продуктивності систем та забезпечення надійності та масштабованості програмних додатків. Крім своїх технічних навичок, Роза є активною захисницею прав жінок у STEM (наука, технології, інженерія та математика). Вона активно бере участь у програмах наставництва, допомагаючи молодим жінкам, які прагнуть зробити кар'єру в технологічній галузі. Роза вірить у силу освіти та важливість надання рівних можливостей для всіх, і вона присвячує свій час виступам на конференціях і семінарах, щоб надихати наступне покоління інженерок. У своєму особистому житті Роза продовжує плекати свої наукові корені. Вона любить проводити вільний час, експериментуючи з новими технологіями, читаючи наукові журнали та беручи участь в обговореннях майбутнього технологій. Шлях Рози від допитливої дитини, яка проводила експерименти, до успішної інженерки програмного забезпечення є свідченням сили раннього залучення до науки та довготривалого впливу підтримуючого та інтелектуально стимулюючого середовища.