Wir hören immer mehr Erfolge bei der Nutzung künstlicher neuronaler Netze. Hier malen sie Bilder, hier schreiben sie Gedichte. Kreativ und autodidaktisch, werden sie unsere Arbeit nicht bald aufnehmen?
Ausgebildet für Katzen
Neue Anwendungen für künstliche neuronale Netze tauchen immer mehr auf. Hier ist ein Beispiel der letzten Tage. Der Nvidia-Ingenieur Robert Bond hat ein automatisches System entwickelt, um mit den Katzen des Nachbarn umzugehen, die es lieben, ohne Nachfrage in sein Eigentum einzudringen. Die Tiere, die ihr Territorium markierten und nachts schrien, waren für den Ingenieur sehr ärgerlich. Sobald eine Katze auf der Baustelle erscheint, erkennt das System sie und schaltet Wassersprühgeräte ein, die das Tier abschrecken.
Sie fragen, was hat das neuronale Netz damit zu tun? Versuchen Sie dann, dem Computer zu erklären, was eine Katze ist und wie sie aussieht. Es war eine Katze und kein anderes Tier, das versehentlich seinen Standort betrat. Kein Hund oder eine zufällige Krähe, und noch weniger Bond selbst, der zu seiner Baustelle ging, obwohl er es zuerst auch von den Tränken bekam.
Das künstliche neuronale Netzwerk Caffe spielt eine Schlüsselrolle in diesem Anti-Chelat-System. Es hat die Aufgabe zu bestimmen, wer genau der Besucher des Rasens ist. Mit Hilfe einer Kamera überwacht das Sicherheitssystem alle Bewegungen im geschützten Bereich. Sobald ein nicht identifiziertes Objekt auf dem Rasen erscheint, wird es fotografiert und seine Bilder werden an den Jetson TX1 übertragen - ein Hardwaremodul von Nvidia, das auch für die Bilderkennung ausgelegt ist. Wenn das neuronale Netzwerk erkennt, dass sich auf den Fotos eine Katze befindet, schaltet sich der nächste Sprinkler sofort ein, wodurch das Tier abgeschreckt wird. Aber in Zukunft hofft Bond, ein System zu schaffen, das Wasser mit einem Ziel auf Katzen schießt, es sei denn, Tierverteidiger halten den erfinderischen Ingenieur auf.
Kann das System für Hunde oder beispielsweise nur für Ingwerkatzen konfiguriert werden? Können. Der Vorteil neuronaler Netze besteht darin, dass sie nicht "verbal" erklären müssen, was eine Katze ist. Sie braucht nur viele Bilder dieser Tiere - das sogenannte Trainingsset. Das Netzwerk selbst findet Merkmale in Bildern, die für Katzen charakteristisch sind, und merkt sich diese. Das ist Lernen. Nachdem das Netzwerk trainiert wurde, kann es die Katze auf den Bildern erkennen.
Übrigens können Sie das von Wissenschaftlern der University of California in Berkeley erstellte neuronale Netzwerk von Caffe in Aktion ausprobieren und unter /demo.caffe.berkeleyvision.org/ sehen, wie es Katzen von Hunden unterscheidet. Laden Sie ein Bild hoch oder fügen Sie einen Link dazu ein, und das System teilt Ihnen mit, was im Bild angezeigt wird.
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