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Ciencia y tecnología

La visión por computadora se acerca al ‘sentido común’ con la última investigación de Facebook – TechCrunch

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El aprendizaje automático es capaz de hacer todo tipo de cosas siempre que tenga los datos para enseñarle cómo hacerlo. No siempre es fácil, y los investigadores siempre están buscando una manera de agregar un poco de “sentido común” a la IA para que no tenga que mostrarle 500 fotos de un gato antes de que lo haga. Últimas búsquedas de Facebook da un gran paso adelante para reducir el cuello de botella de datos.

La formidable división de investigación de IA de la compañía ha estado trabajando durante años en cómo avanzar y escalar cosas como algoritmos avanzados de visión por computadora, y ha logrado un progreso constante, generalmente compartido con el resto de la comunidad de investigación. Un desarrollo interesante que Facebook ha perseguido en particular es lo que se conoce como “aprendizaje semi-supervisado”.

Por lo general, cuando piensas en entrenar a una IA, piensas en algo como las 500 fotos de gatos mencionadas anteriormente: imágenes que han sido seleccionadas y etiquetadas (lo que podría significar describir al gato, poner una caja alrededor del gato o simplemente decir que ‘hay un gato en algún lugar) para que el sistema de aprendizaje automático pueda configurar un algoritmo para automatizar el proceso de reconocimiento de gatos. Por supuesto, si quieres hacer perros o caballos, necesitas 500 fotos de perros, 500 fotos de caballos, etc. linealmente, que es una palabra que nunca querrás ver en tecnología.

El aprendizaje semi-supervisado, relacionado con el aprendizaje “no supervisado”, implica determinar partes importantes de un conjunto de datos sin ningún dato etiquetado. No solo se vuelve salvaje, siempre hay estructura; por ejemplo, imagina que le das al sistema mil oraciones para estudiar y luego muestras 10 más a las que les faltan varias palabras. El sistema probablemente podría hacer un trabajo decente al completar los espacios en blanco basándose en lo que ha visto en los miles anteriores. Pero no es tan fácil de hacer con imágenes y videos, no son tan simples o predecibles.

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Pero los investigadores de Facebook han demostrado que, si bien puede que no sea fácil, es posible y, de hecho, muy efectivo. El sistema DINO (que de manera poco convincente significa “Destilación del conocimiento sin etiquetas”) es capaz de aprender a encontrar objetos de interés bastante bien en videos de personas, animales y objetos sin ningún dato etiquetado.

Créditos de imagen: Facebook

Para ello, considera el vídeo no como una secuencia de imágenes a analizar una a una en orden, sino como un todo complejo e interdependiente, como la diferencia entre “una serie de palabras” y “una frase”. Al tratar con el medio y el final del video, así como con el principio, el agente puede tener una idea de cosas como “un objeto con esta forma general va de izquierda a derecha”. Esta información se alimenta de otros conocimientos, como cuando un objeto de la derecha se superpone al primero, el sistema sabe que no es lo mismo, basta con tocar estos marcos. Y este conocimiento, a su vez, puede aplicarse a otras situaciones. En otras palabras, desarrolla un sentido básico de significado visual y lo hace con muy poco entrenamiento en nuevos objetos.

El resultado es un sistema de visión por computadora que no solo es eficiente, funciona bien en comparación con los sistemas entrenados tradicionalmente, sino que es más comprensible y explicable. Por ejemplo, si bien una IA que ha sido entrenada con 500 imágenes de perros y 500 imágenes de gatos reconocerá a los dos, realmente no tendrá ni idea de que son similares de ninguna manera. Pero DINO, aunque eso no puede ser preciso, entiende que son visualmente similares entre sí, incluso más que a los automóviles, y que los metadatos y el contexto son visibles en su memoria. Los perros y los gatos están “más cerca” en su tipo de espacio cognitivo digital que los perros y las montañas. Puede ver estos conceptos como pequeños puntos aquí: vea cómo los de un hombre se unen:

Diagrama animado que muestra cómo los conceptos del modelo de aprendizaje automático se mantienen cercanos entre sí.

Créditos de imagen: Facebook

Esto tiene sus propias ventajas, de tipo técnico, en las que no entraremos aquí. Si tiene curiosidad, hay más detalles en las publicaciones relacionadas en el blog de Facebook.

También hay un proyecto de investigación adyacente, un método de entrenamiento llamado PAWS, que reduce aún más la necesidad de datos etiquetados. PAWS combina algunas de las ideas del aprendizaje semi-supervisado con el método supervisado más tradicional, esencialmente dando un impulso a la capacitación al permitirle aprender de los datos etiquetados y no etiquetados.

Facebook necesita un análisis de imágenes bueno y rápido, por supuesto, para sus muchos productos relacionados con imágenes de usuarios (y secretos), pero estos avances generales en el mundo de la visión por computadora sin duda serán bienvenidos por la comunidad de desarrolladores para otros propósitos.

Soy un profesional de gestión deportiva con conocimientos adecuados sobre la industria del deporte en España. Tengo varias habilidades que me han ayudado a trabajar en diferentes sectores del deporte en España, incluyendo eventos deportivos, desarrollo de base para el deporte e infraestructura deportiva.

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Google se está preparando para rediseñar Gboard para Pixel en Android 12

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Para el pasado varios las versiones, Google ha estado trabajando en nuevos temas de Gboard que se han implementado para muy pocos usuarios. Gboard 10.6 de principios de esta semana revela que se está trabajando en un rediseño más grande para los teléfonos Pixel con Android 12.

Acerca de APK Insight: En este artículo de “APK Insight”, hemos descompilado la última versión de una aplicación que Google descargó de Play Store. Cuando descompilamos estos archivos (llamados APK, en el caso de las aplicaciones de Android), podemos ver diferentes líneas de código en esta pista sobre una posible funcionalidad futura. Tenga en cuenta que Google puede proporcionar o nunca estas funciones, y nuestra interpretación de lo que son puede ser errónea. Sin embargo, intentaremos activar los que están a punto de completarse para mostrarle cómo se verán en caso de que se envíen. Con eso en mente, sigue leyendo.

Como antes, comienza con Google Sans reemplazando a Roboto como fuente, siendo este cambio más notable en las letras mayúsculas. Mientras tanto, las teclas QWERTY primarias y la fila inferior de acciones residen en una hoja curva que la distingue visualmente de las sugerencias, los accesos directos y la barra de entrada del micrófono. Esta banda superior también es de un color ligeramente más claro.

El “nuevo diseño” que hemos habilitado para Gboard comienza con botones en forma de píldora para “? 123 ”y vuelve a las esquinas inferiores. Sin embargo, el mayor cambio está en los temas y en Gboard que usan tonos de color más claros que en la actualidad. Esto se aplica tanto al fondo como a las propias teclas. Es menos abrumador visualmente y un toque de diseño más sutil que presumiblemente está vinculado al rediseño más amplio de Android 12.

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En algunos temas, Gboard enfatiza aún más el bloqueo de mayúsculas, 123, emoji / coma, punto, retroceso y teclas de retroceso para distinguirlos de las letras y la barra espaciadora. Todavía tiene la opción de activar o desactivar los bordes de las teclas, y este último proporciona elementos más redondeados.

Estos cambios aún no se han implementado ampliamente, ya que todavía se repiten activamente y, actualmente, solo para teléfonos Pixel. Es probable que este rediseño de Gboard se limite a Android 12 y se active a medida que avanza la versión beta.

Gracias a Descompilador JEB, que benefician a algunos desmontajes de APK Insight.

Dylan Roussel contribuido a este artículo

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Ciencia y tecnología

2021 BMW M4 Drag Races Audi RS6 Avant, sigue la aniquilación

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BMW fabrica autos más rápidos para carreras de resistencia, pero la competencia de M4 está realmente caliente en este momento. Tan caliente que decidió optar por un automóvil alemán de alto rendimiento con más potencia y posiblemente más rápido, el Audi RS6 Avant.

Antes de comenzar, debemos eliminar una cosa: xDrive. BMW acaba de anunciar que el sistema estará disponible para pedidos en el Sedán M4 y M3 a finales de este año.

Pero por ahora, este cupé se ve frenado por sus bases RWD. También puede tener este tren motriz con xDrive en el X3 / X4 M, que podría haber tenido un mejor desempeño en las carreras de resistencia. Pero como dijimos, todos quieren un M4 ahora.

El cupé deportivo tiene mucho que ofrecer. Proviene de una larga lista de autos asombrosos, tiene un estilo muy distintivo y fue equipado con el motor 6 en línea más poderoso hasta la fecha. El biturbo de 3.0L desarrolla 503 caballos de fuerza, aproximadamente 90 menos que el RS6.

Estos números se miden con la manivela, y cuando golpea las ruedas, el AWD Audi podría perder algunos ponis más. Pero tienen prácticamente la misma caja de cambios ZF de 8 velocidades, y tenemos curiosidad por saber si las carreras de resistencia muestran alguna diferencia de configuración.

El M4 tiene otra pequeña ventaja aquí. ¿Puedes distinguirlo? El RS6 lo conduce el conductor menos experimentado. No es necesario ser un piloto de carreras como Archie Hamilton para lanzar una de estas máquinas alemanas, pero la experiencia cuenta.

Pero incluso en su día brillante, el M4 de tracción trasera no parece tener ninguna posibilidad contra el monstruoso V8 quattro. En la segunda carrera de resistencia lo vemos ponerse al día hacia el final de la pista, pero eso no es suficiente.

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Sigue una carrera rodante para demostrar lo cerca que están en términos de rendimiento absoluto. El M4 apenas gana este. Será bastante interesante ver qué sucede cuando llegue el M3 Touring, ya que hipotéticamente podría ser más rápido que cualquier modelo Audi RS.

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Búho raro de ojos anaranjados visto por primera vez en más de 125 años

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Por primera vez desde su descubrimiento hace más de 125 años, científicos documentó el Subespecie de borneo de Rajah scops-owl en el bosque montañoso desde el monte Kinabalu en Malasia.

Investigadores de Centro Smithsonian de Aves Migratorias anunció su redescubrimiento del pájaro de ojos anaranjados el mes pasado en el Revista Wilson de Ornitología, incluidas las primeras fotografías de la misma en la naturaleza.

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En el resumen de su informe, los ecologistas han notado que si bien casi todos los elementos básicos de la ecología de la especie son desconocidos, como vocalizaciones, distribución, reproducción la biología, y tamaño de la población – los “modelos filogeográficos de aves de montaña en Borneo y Sumatra, así como personajes de plumaje, sugiere que O. b. Brookii tal vez merezcan la clasificación de especies. ”

Según Science Direct, la filogeografía es un campo de estudio que tiene como objetivo comprender las relaciones entre genotipos individuales dentro de una especie o un grupo de especies estrechamente relacionadas y correlacionar las relaciones examinadas con la distribución espacial de la especie o grupo.

Otus brookii brookii , en los bosques de montaña del monte Kinabalu en Sabah, Malasia. (Cortesía de Andy Boyce / Smithsonian Magazine) “/>

El ecologista del Smithsonian Andy Boyce informó sobre el redescubrimiento y fotografió la elusiva subespecie de Borneo del Rajah Owl, Otus brookii brookii , en los bosques de montaña del monte Kinabalu en Sabah, Malasia. (Cortesía de Andy Boyce / Smithsonian Magazine)
(Cortesía de Andy Boyce / Smithsonian Magazine)

Al hacerlo, los científicos pueden rastrear la historia biogeográfica de poblaciones infraespecíficas y obtener información sobre otros factores como el flujo de genes, la fragmentación, la expansión del rango y la colonización.

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Sin embargo, en el caso de Otus brookii brookii, los ecologistas dicen que el análisis filogenético cuantitativo no es posible, al tiempo que señalan que la resolución de la ecología, distribución y estado taxonómico del búho “podría tener importantes implicaciones para la conservación”.

Taxonomía es el estudio de los principios de la clasificación científica de organismos y su ordenamiento basado en “presuntas relaciones naturales”, según el diccionario Merriam-Webster.com.

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Dentro una entrevista con la revista Smithsonian, autor del estudio Andy Boyce dijo que el redescubrimiento, realizado en Sabah en 2016, se debió en gran parte al momento adecuado.

Estaba allí para investigar cómo se comportan las diferentes especies de aves a diferentes altitudes con el Universidad de montana cuando recibió un consejo de técnico Keegan Tranquillo sobre una extraña lechuza de ojos naranjas.

“Si no lo documentamos de inmediato, esta ave podría extinguirse nuevamente por quién sabe cuánto tiempo”, dijo Boyce a la publicación. “Fue una progresión muy rápida de emoción. Había nerviosismo y anticipación mientras trataba de llegar allí, esperando que pájaro todavía estaría allí. Solo una tremenda emoción y un poco de incredulidad cuando vi por primera vez al pájaro y me di cuenta de lo que era. Y luego, inmediatamente, mucha ansiedad nuevamente. “

Se dice que el búho es aproximadamente un cuarto más grande que los búhos normales nativos del área y aparece con un plumaje gris, negro y marrón oscuro.

Poco se sabe sobre Otus brookii brookii, incluyendo su canto y la ubicación de su hábitat principal. Su subespecie asociada Otus brookii solokensis se encuentra en Sumatra.

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Boyce dijo que creía que el búho mayormente nocturno no se había visto durante tanto tiempo porque la densidad de población es baja y puede ser “endémica” de esta isla, aunque puede haber encontrado al búho después de una búsqueda exhaustiva de dos semanas.

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Señaló que si bien las especies “están desapareciendo tan rápidamente que probablemente estamos perdiendo especies que ni siquiera sabíamos que existían, los ‘humanos’ no pueden conservar lo que no sabemos que existía”.

“Nos recuerda, como humanos y como científicos, que hay cosas, hay lugares en este mundo, incluso en este punto donde tenemos nuestras huellas dactilares en todo el planeta, que todavía no entendemos y todavía estamos sorprendidos. a diario por las cosas que encontramos ”, dijo Boyce.

Según Mongabay, el estado de conservación del Rajah-owl figura actualmente como el de menor preocupación. Lista Roja de la UICN. El medio también señala que Malasia y sus bosques son cada vez más afectado por el cambio climático.

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