[Новости медицины ]

09:08
Нейросеть опознаёт размытые изображения лиц на фото

Нейронную сеть научили редактировать и дополнять изображения, рисовать, писать стихотворения прогнозировать, выполнять сжатие и анализ данных. Нейросеть – это математическая модель, впервые представленная в 1943-м году Уолтером Питтсом и Уорреном Мак – Калаком. Спустя почти 65 лет нейронная сеть приняла свой привычный вид благодаря алгоритмам глубокого обучения многослойных нейронных сетей, созданных американским учёным Джеффри Хинтоном. Сейчас это механизм, получивший техническое и аппаратное воплощение в качестве системного кода, способного к обучению.

Учёные из Техасского университета научились распознавать «скрытые» лица с помощью нейросети. На телевидении в выпусках новостей часто мелькают сюжеты с персонами, лица которых смазаны с помощью компьютерной графики. Это делается для сохранения анонимности или же обеспечения безопасности человека. Примеры таких технологий – встроенный инструмент для замыливания, запатентованный видеохостингом «YouTube» и менее известный «P3» - гораздо более сложный и профессиональный механизм шифрования данных. Человек при взгляде на такие изображения не может разобрать чёткую картинку оригинала, но этим может похвастаться нейронная сеть, успешно сопоставляющая зашифрованный файл с оригиналом в 90% случаев.

Исследователи Техасского университета использовали открытую платформу «Torch», специально созданную для машинного обучения и известные алгоритмы для дешифровки пикселированых изображений и текстов. Сопоставив их вместе, учёные приступили к обучению нейронной сети. Результаты оказались ошеломительными: встроенный алгоритм YouTube-а нейросеть преодолевала с эффективностью от 80 до 90 процентов, файлы, распознание изображений, пикселированых с помощью фоторедакторов составило от 60 до 75 процентов. И только с алгоритмом “P3” (Privacy – Perserving Photo) нейросеть справилась плохо – результат составил всего 15%.

Некоторые могут задаться вопросом о том, что теперь конфиденциальность человека может быть нарушена многими недоброжелателями, но утверждать это пока рано. В любом случае, не стоит игнорировать тот факт, что прогресс в области интернет – технологий движется семимильными шагами. Ещё одним доказательством тому стало недавнее открытии – учёные из «Google» научили свой искусственный интеллект на основе нейронных сетей распознавать голоса. Данный модуль был создан для того, чтобы улучшить распознавание голоса при пользовании голосовым поиском от «Google».

Этим летом теми же специалистами из «Google» была представлена программа на основе нейросети для распознавания изображений. После нескольких дней эксплуатации, алгоритм научился узнавать лица людей, части тел и даже изображения кошек. Пользователи начали обращать внимание на то, что программа автоматически выделяет изображения кошек из прочих файлов. Специалисты предположили, что данный эффект был достигнут из – за «самообучения» программы.

Однако же повсеместное развитие концепции нейронных сетей на данный момент затруднительно. Первой – и главной – причиной является недостаточная вычислительная мощность устройств (компьютеров, ноутбуков, планшетов) и не сопоставимо высокая требовательность нейросети к ресурсам. Однако считается, что это временное затруднение: в данный момент ведутся работы по созданию нейроморфных чипов, которыми занимается компания «Intel», а так же планируется начать разработки специальный компьютеров, специализированных для корректного восприятия архитектуры нейронной сети.

Категория: Роботы и робототехника | Просмотров: 183 | Добавил: Admin | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
avatar