Google a créé une IA qui a juste besoin de quelques clichés pour faire des modèles 3D de son environnement

modèles 3D

Le nouveau type d’algorithme d’intelligence artificielle de Google permet de voir les choses sous tous les angles – sans avoir besoin de les voir.

Après avoir vu quelque chose à partir de quelques perspectives différentes, le Generative Query Network a été capable de reconstituer l’apparence d’un objet, même s’il apparaissait sous des angles non analysés par l’algorithme, selon des recherches publiées aujourd’hui dans Science. Et il l’a fait sans aucune supervision ou formation humaine. Cela pourrait faire gagner beaucoup de temps, car les ingénieurs préparent des algorithmes de plus en plus avancés pour la technologie, mais cela pourrait aussi étendre les capacités de l’apprentissage machine pour donner aux robots (militaires ou autres) une plus grande conscience de leur environnement.

Les chercheurs de Google ont l’intention pour leur nouveau type de système d’intelligence artificielle de retirer ce qui prend le plus de temps dans la recherche sur l’IA – en passant et en marquant et annotant manuellement des images et d’autres médias qui peuvent être utilisés pour enseigner un algorithme ce qui est quoi. Si l’ordinateur peut tout comprendre par lui-même, les scientifiques n’auront plus à consacrer autant de temps à la collecte et au tri des données pour alimenter leur algorithme.

Selon la recherche, le système d’IA pourrait créer un rendu complet d’un paramètre 3D basé sur seulement cinq clichés virtuels distincts. Il a appris la forme, la taille et la couleur des objets indépendamment l’un de l’autre et a ensuite combiné tous ses résultats dans un modèle 3D précis. Une fois que l’algorithme disposait de ce modèle, les chercheurs pouvaient utiliser l’algorithme pour créer des scènes entièrement nouvelles sans avoir à exposer explicitement quels objets devraient aller où.

Alors que les tests ont été effectués dans une salle virtuelle, les scientifiques de Google soupçonnent que leurs travaux donneront naissance à des machines qui pourront apprendre de manière autonome sur leur environnement sans qu’aucun chercheur n’ait à passer au crible un vaste ensemble de données pour que cela se produise.

Il est facile d’imaginer un monde où ce type d’intelligence artificielle est utilisé pour améliorer les programmes de surveillance. Mais le Generative Query Network n’est pas encore très sophistiqué – l’algorithme ne peut pas deviner à quoi ressemble votre visage après avoir vu l’arrière de votre tête ou quoi que ce soit du genre. Jusqu’à présent, cette technologie n’a été confrontée qu’à des tests simples avec des objets de base, rien d’aussi complexe qu’une personne.

Au lieu de cela, cette recherche est susceptible de stimuler les applications existantes pour l’apprentissage machine, comme l’amélioration de la précision des robots de chaîne d’assemblage pour leur donner une meilleure compréhension de leur environnement.

Peu importe les applications pratiques qui émergent de ces premières recherches de preuve de concept, cela montre que nous nous rapprochons de machines vraiment autonomes qui sont capables de percevoir et de comprendre leur environnement, tout comme le font les humains.

Source : Futurism

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