Prace badawcze

Projekt Badawczy Uczenia Maszynowego

Projekt realizowany we współpracy z Massachusetts Institute of Technology.

Interpretowalna analiza wideo z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia.

Projekt ma na celu zbadanie, czy klasyfikatory wytrenowane na krótkich wideo mogą być bardziej odporne na zaburzenia danych (ang. robust) od klasyfikatorów trenowanych na pojedynczych obrazkach.

Głównym motorem prowadzonego badania jest istnienie tzw. ataków adwersaryjnych (ang. adversarial attacks) polegających na tym, że niedostrzegalne gołym okiem zaburzenia danych wejściowych skutkują ich błędną klasyfikacją, co stanowi poważną lukę bezpieczeństwa w systemach opartych o sztuczną inteligencję. 

Bardziej zaawansowane odmiany tych ataków nie wymagają nawet znajomości dokładnej architektury klasyfikatora ani dostępu do danych treningowych. Może to prowadzić m.in. do tego, że maile zawierające logo konkurencyjnej firmy będą klasyfikowane jako spam przez znaczną część skrzynek mailowych. To poważna przeszkoda na drodze do upowszechnienia się inteligentnych systemów.

Projekt zakończy się opublikowaniem pracy naukowej na koniec 2022 roku.

Najnowsze algorytmy uczenia maszynowego robią postępy w zakresie problemów, które wcześniej uważaliśmy za wyłączną domenę ludzi – zadania takie jak rozpoznawanie mowy i obiektów.

Szybki kontakt

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak MIM Solutions może pomóc rozwinąć potencjał AI w Twojej firmie, skontaktuj się z nami.