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Jun 14, 2018 10:00 AM ET

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Programa informático parece cinco minutos en el futuro. Software desarrollado en la Universidad de Bonn con exactitud puede predecir acciones futuras

iCrowdNewswire - Jun 14, 2018

Científicos de la computación de la Universidad de Bonn han desarrollado software que puede mirar unos minutos en el futuro: el programa primero aprende la secuencia típica de acciones, tales como cocinar, de secuencias de vídeo. Basándose en este conocimiento, puede entonces predecir con precisión en situaciones nuevas el chef qué hará en ese momento en el tiempo. Los investigadores presentarán sus hallazgos en la Conferencia más grande del mundo en visión por computador y reconocimiento de patrones, que se celebrará del 19 al 21 de junio en Salt Lake City, Estados Unidos.

El mayordomo perfecto, como todos los fans de drama social británico saben, tiene una habilidad especial: él siente deseos de su patrón antes de que incluso han sido pronunciadas. El grupo de trabajo del Prof. Dr. Jürgen Gall quiere enseñar ordenadores algo similar: “Queremos predecir el tiempo y duración de actividades, minutos o incluso horas antes de que sucedan”, explica.

Un robot de cocina, por ejemplo, podría entonces pasar los ingredientes tan pronto como se necesitan, precalentar el horno en el tiempo y mientras tanto advertir al chef si él está a punto de olvidar un paso de preparación. Mientras tanto, la aspiradora automática sabe que no tiene en la cocina en ese momento y en cambio se encarga de la sala de estar.

Los seres humanos somos muy buenos en anticipar las acciones de otros. Para los equipos sin embargo, esta disciplina está aún en su infancia. Los investigadores en el Instituto de Ciencias de la computación en la Universidad de Bonn ahora son capaces de anunciar un primer éxito: se ha desarrollado software de aprendizaje que puede estimar el tiempo y duración de las actividades futuras con asombrosa precisión durante períodos de varios minutos.

Datos de entrenamiento: cuatro horas de vídeos de ensalada

Los datos de entrenamiento utilizados por los científicos incluyen 40 videos en que los artistas preparan ensaladas diferentes. Cada una de las grabaciones fue alrededor de 6 minutos de duración y contiene un promedio de 20 diferentes acciones. Los videos también contienen detalles precisos de a qué hora empezó la acción y tiempo.

El equipo “mirado” estos vídeos de ensalada por un total de alrededor de cuatro horas. Esta manera, el algoritmo aprendido las acciones que típicamente suceden en esta tarea y cuánto duran. Esto no es trivial: después de todo, cada chef tiene su propio enfoque. Además, la secuencia puede variar dependiendo de la receta.

“Entonces hemos probado cómo es acertado era el proceso de aprendizaje,” explica Gall. “Para esto que enfrentamos el software vídeos que no había visto antes.” Al menos los nuevos cortometrajes encajan en el contexto: también mostraron la preparación de una ensalada. Para la prueba, la computadora le dijo lo que se muestra en los primeros 20 o 30 por ciento de uno de los nuevos videos. Sobre esta base entonces tuvo que predecir lo que sucedería durante el resto de la película.

Funcionaba sorprendentemente bien. Gall: “precisión era más del 40 por ciento durante cortos períodos de pronóstico, pero luego cayó más el algoritmo tuvo que mirar hacia el futuro”. Para las actividades que fueron más de tres minutos en el futuro, la computadora acertó aún en 15 por ciento de los casos. Sin embargo, el pronóstico sólo era considerado correcto si la actividad y su tiempo se predijeron correctamente.

Gall y sus colegas quieren el estudio ser entendido sólo como un primer paso en el nuevo campo de la predicción de la actividad. Especialmente dado que el algoritmo realiza perceptiblemente peor si tiene que reconocer en su propio lo que sucede en la primera parte del vídeo, en vez de ser dicho. Porque este análisis nunca es 100 por ciento correcto–Gall habla de datos “ruidosos”. “Nuestro proceso de trabajar con él”, dice. “Pero lamentablemente en ninguna parte cerca tan bien”.

Videos de prueba de muestra y las predicciones que de ellos deriven están disponibles en https://www.youtube.com/watch?v=xMNYRcVH_oI

Via iCrowdNewswire
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