$75.86 €90.46

Последние новости

29.11.2020, 14:54 Легкогрузовые Viatti для зимы – надежность, прочность, экономия

28.11.2020, 20:30 Объем инвестиций резидентов ОЭЗ «Технополис «Москва» в 2020 году увеличился на 48%

28.11.2020, 18:19 Компания «Хирана +» получила статус резидента особой экономической зоны «Технополис «Москва»

28.11.2020, 18:32 На 41% вырос несырьевой неэнергетический экспорт столицы

28.11.2020, 13:58 Ключевые показатели ПАО «Транснефть» и зарубежных компаний проанализировала консалтинговая компания KPMG

28.11.2020, 00:27 Премии конкурса «IMTA Mountain Tourism Awards» 2020 года вручены победителям

27.11.2020, 20:41 Элитная сантехника Grohe – неочевидная экономия

27.11.2020, 20:46 Квартиры с применением льготной ипотеки еще можно приобрести в ЖК Апельсин в Севастополе

27.11.2020, 18:34 Творить добро – Kempings Master

27.11.2020, 17:52 В финал конкурса «Доброволец России — 2020» вышли 20 столичных волонтеров

ВСЕ НОВОСТИ

Библиотека паттернов Panasonic и SVL может использоваться в системах умного дома на базе ИИ

Компании

Созданная ими библиотека паттернов сможет использоваться в системах умного дома на базе искусственного интеллекта

Сделать умный дом по-настоящему умным и помочь ему адекватно воспринимать действия своих хозяев помогут исследования японской компании Panasonic и лаборатории знаменитого Стэндфордского университета – Stanford Vision and Learning Lab (SVL), специализирующейся на разработках в области компьютерного зрения, искусственного интеллекта и роботизации. В середине октября стороны представили и открыли для разработчиков первую и пока крупнейшую (по состоянию на 15 октября 2020 г.)  в мире библиотеку Home Action Genome – собрание мультимодальных образцов бытового поведения людей. Кроме того, Panasonic и SVL запустили конкурс по разработке компьютерных алгоритмов, позволяющих точно распознавать действия людей, на базе новой библиотеки.

Одной из главных проблем в развитии систем умного дома до сих пор оставалось обучение машин пониманию и адекватной трактовке всего, что происходит перед ними. Существующие базы данных были небольшими и состояли преимущественно из аудио и картинок. 

Новая библиотека содержит обширный набор изображений и количественных показателей, дополненных данными с многочисленных сенсоров, в т.ч. видео и тепловых, которые описывают ситуации, ежедневно происходящие практически в каждом доме. В общей сложности библиотека включает 3500 сценариев действий, которые могут выполняться разными людьми в разных местах. Все действия разделены на 70 категорий. Каждый из таких наборов содержит аннотацию, однозначно обозначающую происходящее.

Например, чтобы определить, что делает человек на изображении, система учитывает данные:

  • видеокамеры;
  • инфракрасного датчика (где конкретно находится человек, какие части его тела в данный момент теплее, находятся в движении);
  • микрофона (сопровождается ли действие звуком и насколько громким);
  • RGB-аналитики (данные об интенсивности для красного, зеленого и синего видимого света);
  • датчика освещенности (наличие и интенсивность внутреннего освещения в комнате);
  • гироскопических датчиков и акселерометров (данные об угловой скорости и ускорении человека/ его рук);
  • геомагнитного датчика.

Проанализировав и сравнив полученную информацию с существующими сценариями, умный дом сможет однозначно определить, что его хозяин бреется, и сделать соответствующий вывод: например, потом он пойдет пить утренний кофе, а значит, нужно включить кофемашину.

Или другой пример, описывающий непосредственный процесс мышления умного дома. Система определяет не только то, что человек в принципе находится в прачечной, но и его конкретные операции – как он подошел к стиральной машине, положил в нее белье, затем достал его. По сумме всех этих операций она сможет однозначно заключить, что еженедельная стирка закончена, и следует активировать следующий алгоритм. Например, через 10 минут выключить свет и включить вентиляцию в прачечной. 

Разработчики систем искусственного интеллекта смогут воспользоваться библиотекой Panasonic и SVL для создания собственных AI-алгоритмов и решений, облегчающих жизнь и быт людей, что является основополагающей миссией корпорации Panasonic.

Кроме того, SVL разработала и представила программу видеоматериалов для студентов и разработчиков систем машинного зрения и т.п. https://camp-workshop.stanford.edu/

Одно из наиболее интересных выступлений, объясняющих актуальность подобной библиотеки действий, – доклад Ивана Лаптева, старшего исследователя центра INRIA Paris и главы учёного совета VisionLabs, доступен по ссылке https://www.youtube.com/watch?v=jhHbShSg09Y&feature=youtu.be 

Для получения дополнительной информации обращайтесь в агентство Дайнемик Коммуникейшнс / Dynamic Communications по адресу http://dynamicmoscow.com