Künstliche Intelligenz kann bereits vieles vorhersagen. Auch wohin es uns verschlägt und was wir als nächstes tun, bleibt ihm nicht verborgen.
Wie wir aus der Veröffentlichung vom 31. Mai erfahren können wissenschaftliche ArbeitUntersuchungen der Carnegie Mellon University, von Google AI und der Stanford University haben bestätigt, dass Deep-Learning-Systeme sind in der Lage, unsere Handlungen vorherzusagen. Wie ist das möglich?
Bewegungsverlauf und Verhalten vorhersagen
Mit der Entwicklung von Algorithmen und Technologien sind Systeme in der Lage, immer mehr Informationen zu analysieren, auch aus Videomaterial. Dies kann beispielsweise bei Anwendungen hilfreich sein, die helfen Fußgängerverhalten vorhersagen und Unfälle vermeiden. Aus dieser Perspektive ist es äußerst wichtig, den zukünftigen Weg von Fußgängern vorherzusagen, was als Vorhersage des zukünftigen Personenwegs/der zukünftigen Personentrajektorie bezeichnet wird.
Quelle: youtube.com
Wie wir aus der wissenschaftlichen Arbeit lernen, ist zunächst die Person im Videomaterial codiert mit reichhaltigen visuellen Features, die es uns ermöglichen, menschliches Verhalten und Interaktionen mit ihrer Umwelt zu erfassen.
Dann werden sie hinzugefügt Hilfsaufgaben Vorhersage des Standorts der Aktivitäten, um den gemeinsamen Trainingsprozess zu erleichtern.
Das daraus resultierende Modell zeigten die Wissenschaftler die Wirksamkeit dieser Lösung sowohl auf einem gängigen als auch einem aktuellen groß angelegten Video-Benchmark. Darüber hinaus wurde quantitativ und qualitativ gezeigt, dass das nächste Modell sagt bedeutende zukünftige Aktionen erfolgreich voraus.
Quelle: youtube.com
Die Analyse der Fußgängeraktivitäten und die Nutzung umfangreicher Informationsfunktionen ermöglichen daher Lehrsysteme zur Vorhersage zukünftiger Aktionen und deren Standorte.
Modellierung von Verhalten und Aktionspfaden
Von Wissenschaftlern durchgeführte Tests beweisen, dass diese Methode nicht nur in der Lage ist, die zukünftige Bewegungsrichtung zu erraten, sondern auch eine aussagekräftige Prognose zukünftiger Aktivitäten zu erstellen. Das Ergebnis liefert den ersten empirischen Beweis dafür, dass Durch die gemeinsame Modellierung von Pfaden und Aktionen lassen sich künftige Pfadvorhersagen besser durchführen.
Einsatz von Technologie
Dies wird bereits als Schlüsselelement zum Verständnis von Videoinhalten angesehen. Diese Art der Betrachtung visueller Informationen aus der Vergangenheit kann laut Wissenschaftlern dabei helfen, zukünftige Handlungen vorherzusagen. in vielen Anwendungen, beispielsweise in autonomen Autos oder in der Robotik.
Darüber hinaus kann es Unterstützung der öffentlichen Sicherheit, Verkehrsüberwachung und verwalten Sie es durch die automatische Erkennung der Streaming-Videoaktivität.
Ethische Aspekte dieser Lösung
Die Aussicht, die Verkehrssicherheit zu erhöhen und das Problem autonom fahrender Autos teilweise zu lösen, klingt unglaublich vielversprechend. optimistisch. Leider hat die Lösung auch ihre Nachteile. dunkle Seiten.
Zukünftige Studien dieser Art zur Vorhersage von Pfaden und Aktivitäten könnten ethische Fragen aufwerfen hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit. Diese Methode wurde noch nicht für unterschiedliche Populationen getestet, und wie wir wissen, können sich Menschen in unterschiedlichen Situationen unterschiedlich verhalten, sodass die Vorhersage ihrer Aktivität auch an die einzelnen Populationen und ihre Besonderheiten angepasst werden muss.
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