如何设计材料帮助AI算法改善图像识别并避免错误?
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发布时间:2024-08-20 19:59
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时间:2024-08-31 06:36
工程师们正在探索算法与材料的交融,以提升AI的视觉理解能力,革新人工智能的未来边界。
在密苏里大学(MizzouEngineering)的研究前沿,科研团队致力于解决AI视觉识别的双重挑战。首先,他们要揭示AI算法为何会误识或错漏图像中的对象,这直接影响到自动驾驶汽车和无人机的精准操作。德里克·安德森副教授形象地比喻,就像需要为AI设计一副“眼镜”,让其看世界更清晰,但这并非易事,需要精确的材料选择和算法优化。
电气和计算机科学的专家们,与陆军工程师研发中心共同合作,双管齐下。Anderson与博士生Charlie Veal致力于解析算法的“视觉障碍”,找出其失误的根源,而Scott Kovaleski教授与Marshall Lindsay则从物理材料的角度,寻求创造能与AI无缝交互的新型材料,助力AI实现更卓越的视觉感知。
在自动驾驶的实例中,他们设想新材料能帮助车辆过滤掉无关信息,只关注行人和障碍物,确保安全。而在暗光环境下,新材料能让AI更容易发现行人,提升道路安全。
这项创新研究已引起行业关注,团队的成果已提交至光学仪器工程师协会,强调了物理环境对AI算法效能的提升至关重要。尽管AI在图像识别上表现出色,但面对微小的图像变化,却可能失效,这源于AI对特定特征的过度依赖,而非全面理解。
Marshall Lindsay解释说,AI的“智能”往往建立在特定训练数据上,而忽视了物理规则。因此,为了确保AI在现实世界中的正确决策,理解并融入物理环境的约束至关重要。
他们的研究还基于可解释人工智能,目标是创建一种机器,能清晰地解释AI的行为,让人类能够控制和理解。Veal博士的探索不仅在于提升AI的性能,更在于揭示其潜在风险,以期启发同行更深入地探究AI算法的边界和应用。
然而,这还只是开始。工程师们正在深入探索材料科学与人工智能的交叉点,寻找数学和实验的桥梁,期待在未来的某一天,AI的视觉能力能真正超越人类,与物理世界更加紧密地融合。
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