Специалисты из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research совместно со студентами Университета МИСИС и МФТИ разработали революционный метод SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), значительно улучшающий способность ИИ распознавать ранее неизвестные объекты на фотографиях. Новое решение позволило снизить риск ошибок при обработке изображений более чем на 20%, что значительно уменьшает необходимость в человеческой перепроверке и исправлении неверных решений. Этот прорыв имеет потенциал для применения в таких важных сферах, как беспилотные транспортные средства и медицинская диагностика.

В отличие от традиционных подходов, где модели могут фокусироваться на одних и тех же признаках изображений, новый метод применяет карты внимания, которые помогают каждой модели сосредоточиться на различных аспектах данных. Это не только уменьшает схожесть между моделями, но и повышает общую надежность идентификации объектов. Исследователи смогли научить модель учитывать как известные наборы данных, так и незнакомую информацию, что улучшает её работу в обнаружении ранее неизвестных объектов.

Это исследование является важным шагом в обеспечении безопасности использования нейросетей в критически важных областях, таких как автономное вождение или медицинская диагностика. Метод SDDE подчеркивает необходимость разнообразия в подходах к обучению нейронных сетей, что делает их более устойчивыми к ошибкам при столкновении с незнакомыми данными. Учитывая быстрый рост мирового рынка компьютерного зрения, который ожидается в ближайшие годы, новая разработка может сыграть ключевую роль в дальнейшем развитии технологий, улучшающих диагностику и лечение в здравоохранении.

Источник: РОССИЙСКИЕ УЧЕНЫЕ ОБУЧИЛИ ИИ ТОЧНЕЕ РАСПОЗНАВАТЬ НЕИЗВЕСТНЫЕ ОБЪЕКТЫ НА ФОТО // ссылка