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美國DARPA尋求第三波AI研究

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科技產業資訊室 (iKnow) - Gloria 發表於 2021年3月30日

圖、DARPA AI發展路線
 
美國國防先進研究計劃署(DARPA)於2018年提出一項AI Exploration(AIE)計劃,以超高風險與高報酬的主題下,讓DARPA更廣泛找出AI投資策略的關鍵要素,以確保美國於AI領域保持科技優勢與領先地位。

激起第三波人工智慧浪潮的關鍵因素,在於人工智慧漸趨成熟,機器學習(machine learning)、深度學習(deep learning)技術突飛猛進。

其實,從最早的電腦網路至AI早期研究,DARPA一直扮演著突破現代科技最重要的要角。如果這一次,其能夠研發出“第三波”AI科技的話,未來AI在可視化方式追蹤物體的新方法,以更少的功率下,獲得高出10倍的結果。

DARPA於2021年三月底發布了特別通知(Special Notice),以獲取有關研究和開發“第三波”AI理論,以及解決第一波(基於規則的AI)和第二波(基於統計學習之AI)AI科技中存在的局限性方法之更多資訊。

根據特別通知指出,由DARPA資助的研發中,AI在專家系統和搜索等領域,以及先進的機器學習演算法和硬體已經取得了一些初步成功的結果。例如:透過像素智慧處理(Pixel Intelligent Processing;IP2)運作,可以提高視訊影像辨識演算法的準確性和可用性,特別是在感測器經常無法獲得足夠電源支持的邊緣運算上,更顯得其優勢。

基本上,現有AI科技演算法的參數數量和記憶體需求在精確度要求下,通常與輸入維度與量表成指數級比例成長。為了超越這一典範,IP2將尋找兩個關鍵要素以解決AI在嵌入感測器邊緣所需,分別是:數據複雜性,以及實現出精確、低延遲、小尺寸,輕巧和強大的AI演算法。

未來在第一部分的工作中,DARPA研究人員和合作夥伴,將著眼於將神經網路處理集中在單個像素上,以降低數據的複雜性。特別通知表示,這可以局部性降低維度,進而提高高維度視訊數據的稀疏度。這種“精選”數據流將可實現更高效的後端處理,而不會損失任何準確性。

第二部份的AI演算法方面,僅將提取最“顯著的資訊”,以傳輸到後端“封閉且任務導向”的循環神經網路演算法。

簡單來說,IP2將可要求執行者在處理複雜數據集的同時,也將AI演算法處理能量延遲乘積減少20倍,以展示SOA準確性。

最終得到AI解決方案,將在柏克萊大學無人駕駛車輛數據集BDD100K中進行測試。該數據集具有許多電腦視覺挑戰,包括:通用結合地理、環境和天氣多樣性、以及故意遮擋和大量分類任務等,來演示出未來大型嵌入式感測器的第三波AI功能。(749字)


參考資料:
DARPA Seeks to Improve Computer Vision in ‘Third Wave’ of AI Research. NextGov,2021/3/25
DARPA Seeks to Advance ‘Third Wave’ AI, Eyes ‘In Pixel’ Processing. MeriTalk, 2021/3/26 


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