Специалисты компании Cognitive Pilot (дочернее предприятие Сбербанка и Cognitive Technologies) смогли решить сложную задачу, позволяющую существенно повысить эффективность обучения нейронных сетей за счет создания автоматического механизма анализа и исправления ошибок, совершаемых нейронной сетью при обучении. Разработанную технологию в компании в шутку назвали Cognitive Neural Network Hospital, за ее способность «вылечивать больные места» нейронной сети. Как показал практический опыт ее применения, она позволяет повысить эффективность обучения до 40%. Например, при добавлении в обучающую выборку новых данных по дорожным светофорам, благодаря Cognitive Neural Network Hospital точность распознавания удалось повысить сразу с 99,3% до 99,99%, что является огромным достижением, поскольку известно, насколько сложно дается повышение точности распознавания даже на тысячную долю после преодоления порога 99%. Технология также позволяет сократить время обучения (с учетом отбора данных) в 15 – 20 раз. Об этом CNews сообщили представители Cognitive Pilot.
«Создание этой технологии — это результат нашей огромной работы в области выбора данных. Мы накопили, наверное, одну из значимых в мире экспертиз в этой области. Сокращение времени обучения и повышение его эффективности в итоге, позволяют на порядки сократить время разработок ИИ-систем автопилотирования, что в итоге дает возможность пользователям наших систем – агрохозяйствам, пассажирам умных трамваев и т.д. возможность постоянно пользоваться самыми новыми и самыми совершенными решениями. Создание технологий такого класса, по мнению аналитиков, — это новый, перспективный рынок, который уже в ближайшие пять лет может составить несколько миллиардов долларов, и очень важно, что наша страна является законодателем мод в этой важной сфере», — сказала генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.
По данным Precedence Research глобальный рынок разработок ИИ для области беспилотного транспорта составил 2.71 млрд. долл. в 2022 г. и достигнет 15.23 млрд. к 2030 г. при динамике 24,1%.
«Обучение нейронных сетей — это важнейшая задача, которая может занимать недели и даже месяцы, поэтому мы постоянно проводим исследования и разработки, позволяющие максимально оптимизировать этот процесс. Благодаря созданию Cognitive Neural Network Hospital теперь процесс поиска и исправления ошибок осуществляется практически по нажатию клавиши. Мы впервые смогли разработать и применить такое решение», — сказал ведущий разработчик Cognitive Pilot Геннадий Савицкий.
На первом этапе своей работы Cognitive Neural Network Hospital позволяет определять наиболее слабые зоны нейронной сети. Интерфейс системы позволяет получить карту распределения ее результатов распознавания, где зоны ошибок выделяются определенным цветом.
На втором этапе работы системы, исходя из информации о наличии «больных» зон или зон ошибок, технология позволяет выявлять новые данные, которые не в точности совпадают, но похожи на совершаемые ошибки, которые отстоят от ошибочных не более чем на заданное расстояние.
Средство помогает анализировать, какие есть типы ошибок и классифицировать их по группам.
«Мы можем сразу увидеть причину ошибки. Например, в некоторых случаях в ночное время красный сигнал светофора в результате засветки (оптическое явление гало, характеризуемое возникновением вторичного свечения вокруг источника света) воспринимается и бывает ошибочно распознанным, как желтый. Или можем выделить все классы, где автомобильные светофоры попали в пешеходные. Мы можем подобрать все похожие случаи и «подлечить», — сказал Савицкий.
Cognitive Neural Network Hospital может работает на любых классах данных и для любых приложений — в задачах агро, городского транспорта и других.
Поделиться