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.