В пресс-службе Института искусственного интеллекта AIRI сообщили, что ученые из России разработали метод, позволяющий использовать малые нейросети для ускоренного обучения сложных систем искусственного интеллекта (ИИ), способных распознавать трехмерное положение объектов на снимках с лидаров.
Руководитель группы «ИИ в промышленности» Илья Макаров отметил, что их подход параллельно схож с методикой OpenAI для работы с текстами, демонстрируя эффективность в обоих случаях без прямого взаимодействия между командами.
Новая методика заключается в использовании малой нейросети для предварительной обработки изображений, что позволяет устранить шумы и улучшить качество изображений объектов. Это особенно важно для беспилотных автомобилей и дронов, где точность определения положения объектов в пространстве играет решающую роль, отметили в пресс-службе.
Исследователи провели обучение генеративной нейросети на снимках с лидаров, после чего использовали ее результаты для обучения более крупной модели. Этот подход значительно улучшил точность распознавания объектов и способность модели адекватно предсказывать их форму и положение на шумных изображениях.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
ASUS объявляет о стратегии внедрения искусственного интеллекта, ноутбуки Copilot+ и решения для создателей контента на выставке Computex 2024
Атомная батарейка | Карманный 3D-принтер | Китайский Мега-Коллайдер | Робот-водитель
Обзор изменений в законодательстве за апрель 2024 года
Мы тут конфу замутили… для эйчаров и рекрутеров: программа HR API 2024