L'algoritmo di Google ha creato la sua intelligenza artificiale che supera quella prodotta dall'uomo

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L’algoritmo NASNet è riuscito a identificare fino all’82,7% degli oggetti presenti nei video e nelle fotografie.
L’algoritmo di Google chiamato “NASNet” è riuscito a identificare e riconoscere gli oggetti in fotografie e video. La caratteristica più importante di questo software, che ha superato le aspettative identificando fino all’82,7% degli elementi presenti nelle immagini, che rappresenta un miglioramento dell’1,2% rispetto ai suoi analoghi, è che è stato creato dal L’intelligenza artificiale di Google, un codice di computer chiamato AutoML , come riportato sul suo blog.
Gli esperti ritengono che NASNet superi qualsiasi algoritmo noto in questo campo. Inoltre, è del 4% più efficiente rispetto ai suoi predecessori, poiché richiede meno risorse per funzionare. Per addestrare questo algoritmo, Google ha utilizzato oltre 60.000 istantanee delle sue varie banche immagini, come CIFAR-10, Penn Treebank e ImageNet.
AutoML è un “software” che non solo crea altri algoritmi , ma migliora anche se stesso imparando qualcosa di nuovo ogni volta e ottimizzando la propria struttura. Questo processo viene ripetuto migliaia di volte e consiste nel creare “nuove architetture, testarle e dare feedback a AutoML in modo che apprenda da loro”.
Esempio di rilevamento di oggetti usando Faster-RCNN con NASNet. Credito: blog di Google
Uno degli obiettivi che Google cerca di raggiungere con AutoML è rendere la creazione di programmi di intelligenza artificiale più accessibili per le aziende, poiché questo processo, che è già laborioso, richiede ai programmatori di avere un livello molto alto di competenza. Da parte sua, NASNet potrebbe essere utilizzato in auto intelligenti e sistemi di sorveglianza automatici.
Secondo i ricercatori, commentano nel loro blog:

Sospettiamo che le caratteristiche dell’immagine apprese dalla NASNet possano essere riutilizzate per molte applicazioni di visione artificiale. Pertanto, NASNET potrebbe essere applicato per l’inferenza nella classificazione delle immagini e per il rilevamento di oggetti. Speriamo che la più ampia comunità di apprendimento automatico possa fare affidamento su questi modelli per affrontare una moltitudine di problemi di visione artificiale che non abbiamo ancora immaginato “.

A cura di Nuovo Universo

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