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La nuova IA di T-Bank identifica qualsiasi oggetto nelle foto

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I ricercatori del laboratorio T-Bank AI Research, insieme a studenti dell’Università MISIS e del MIPT, hanno creato un metodo innovativo per il rilevamento di oggetti sconosciuti nelle immagini, utilizzando intelligenza artificiale. Questo approccio, noto come SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), riduce il rischio di errori nell’elaborazione e nell’analisi delle immagini di oltre il 20%.

Il metodo SDDE si distingue da tecniche precedenti, come i “deep ensembles”, che combinano diverse reti neurali per risolvere specifici problemi. Tuttavia, uno dei limiti di queste tecniche era l’omogeneità dei modelli, che risultavano troppo simili tra loro. SDDE affronta questa sfida introducendo un livello di diversificazione nelle reti, portando a risultati più accurati e affidabili.

Confronto delle prestazioni di deep ensemble (in alto) e SDDE (in basso)
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Secondo gli sviluppatori, il metodo SDDE sarà particolarmente utile in settori che richiedono un’analisi di alta precisione, come i veicoli autonomi e la diagnostica medica. In queste aree, è cruciale distinguere tra elementi non identificati e artefatti grafici.

Gli esperti di T-Bank AI Research spiegano che l’efficienza del riconoscimento degli oggetti è migliorata grazie all’uso di metodi di apprendimento automatico. SDDE utilizza mappe di attenzione che analizzano diversi aspetti dei dati, riducendo la somiglianza tra i modelli e migliorando la precisione complessiva. Questo approccio diversificato consente al modello di gestire non solo i set di dati utilizzati durante l’addestramento, ma anche informazioni sconosciute, aumentando ulteriormente la capacità di rilevamento e identificazione di oggetti mai visti prima.

Conclusione

Grazie a questo avanzamento, T-Bank AI Research si posiziona all’avanguardia nella ricerca sull’intelligenza artificiale, offrendo soluzioni che promettono di trasformare il modo in cui analizziamo e interpretiamo le immagini. Con il metodo SDDE, il futuro del rilevamento degli oggetti potrebbe diventare significativamente più preciso e affidabile.

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