Computerprogram ser fem minutter ud i fremtiden

Dataloger fra universitetet i Bonn har udviklet software, der kan se et par minutter ud i fremtiden. Programmet lærer først den typiske rækkefølge af handlinger, såsom madlavning, fra videosekvenser. Baseret på denne viden, den kan så præcist forudsige i nye situationer, hvad kokken vil gøre på hvilket tidspunkt. Forskere vil præsentere deres resultater på verdens største konference om computersyn og mønstergenkendelse, som afholdes 19-21 juni i Salt Lake City, USA.

Den perfekte butler, som enhver fan af britisk socialt drama ved, har en særlig evne:Han fornemmer sin arbejdsgivers ønsker, før de overhovedet er blevet ytret. Prof. Dr. Jürgen Galls arbejdsgruppe ønsker at lære computere noget lignende:"Vi ønsker at forudsige timingen og varigheden af ​​aktiviteter - minutter eller endda timer før de sker, " forklarer han.

En køkkenrobot, for eksempel, kunne derefter videregive ingredienserne, så snart de er nødvendige, forvarm ovnen i tide – og advar i mellemtiden kokken, hvis han er ved at glemme et forberedelsestrin. Den automatiske støvsuger ved i mellemtiden, at den ikke har noget at gøre i køkkenet på det tidspunkt, og i stedet tager sig af stuen.

Vi mennesker er meget gode til at forudse andres handlinger. For computere dog denne disciplin er stadig i sin vorden. Forskerne ved Institute of Computer Science ved universitetet i Bonn er nu i stand til at annoncere en første succes:De har udviklet selvlærende software, der kan estimere timingen og varigheden af ​​fremtidige aktiviteter med forbløffende nøjagtighed i perioder på flere minutter.

Træningsdata:fire timers salatvideoer

De træningsdata, som forskerne brugte, omfattede 40 videoer, hvor kunstnere tilbereder forskellige salater. Hver af optagelserne var omkring 6 minutter lang og indeholdt i gennemsnit 20 forskellige handlinger. Videoerne indeholdt også præcise detaljer om, hvornår handlingen startede, og hvor lang tid det tog.

Computeren "så" disse salatvideoer på i alt omkring fire timer. Denne måde, algoritmen lærte, hvilke handlinger der typisk følger hinanden under denne opgave, og hvor længe de varer. Dette er på ingen måde trivielt:Når alt kommer til alt, hver kok har sin egen tilgang. Derudover rækkefølgen kan variere afhængigt af opskriften.

"Så testede vi, hvor vellykket læringsprocessen var, " forklarer Gall. "Til dette konfronterede vi softwaren med videoer, som den ikke havde set før." De nye kortfilm passede i hvert fald ind i konteksten:De viste også tilberedningen af ​​en salat. Til testen, computeren fik at vide, hvad der vises i de første 20 eller 30 procent af en af ​​de nye videoer. På dette grundlag skulle den så forudsige, hvad der ville ske i resten af ​​filmen.

Det fungerede fantastisk godt. Gall:"Nøjagtigheden var over 40 procent for korte prognoseperioder, men faldt så, jo mere algoritmen skulle se ind i fremtiden." For aktiviteter, der var mere end tre minutter i fremtiden, computeren havde stadig ret i 15 procent af tilfældene. Imidlertid, prognosen blev kun betragtet som korrekt, hvis både aktiviteten og dens timing var korrekt forudsagt.

Gall og hans kolleger ønsker, at undersøgelsen kun skal forstås som et første skridt ind i det nye felt af aktivitetsforudsigelse. Især da algoritmen klarer sig mærkbart dårligere, hvis den selv skal genkende, hvad der sker i den første del af videoen, i stedet for at blive fortalt. Fordi denne analyse aldrig er 100 procent korrekt - Gall taler om "støjende" data. "Vores proces fungerer med det, " siger han. "Men desværre ikke nær så godt."