結合物理學和大資料的混合 AI 驅動的電腦視覺技術
引言
據加州大學洛杉磯分校（UCLA）和美國陸軍研究實驗室的研究人員指出，他們提出了一種新的方法，透過將基於物理的意識新增到資料驅動技術中，增強了基於人工智慧的電腦視覺技術。這個研究成果發表在《自然機器智慧》雜誌上，該研究概述了一種混合方法，旨在改善人工智慧機器在實時環境中感知、互動和響應的能力，例如自動駕駛車輛的運動和操控以及機器人使用改進技術進行精密操作。資料驅動技術與物理學的結合
電腦視覺透過解碼資料並從影象中推斷物理世界的屬性，使人工智慧能夠看到和理解周圍環境。傳統的電腦視覺技術主要採用基於資料的機器學習來提高效能。而基於物理的研究則致力於探索許多電腦視覺挑戰背後的物理原則。 將物理學—即控制質量、運動等的法則—納入神經網路的開發中一直是一個挑戰，因為人工智慧的模型仿照人腦，具有數十億個節點，需要處理大量的影象資料集，以便他們能夠理解它們所“看到”的內容。然而現在有一些有希望的研究方向，旨在在已經堅固的資料驅動網路中新增物理意識的元素。混合 AI 的增強能力
這項 UCLA 的研究旨在充分利用資料的深入知識和物理世界的實際經驗，建立一種具有增強能力的混合 AI。這項研究的首席作者和 UCLA Samueli 工程學院的助理教授 Achuta Kadambi 表示：“以視覺為基礎的機器，如汽車、機器人或者使用影象感知世界的醫療儀器，最終都是在我們的現實世界中執行任務。注入物理學在推理過程中能使汽車駕駛更安全，或使外科機器人更加精確。” 研究團隊提出了三種將物理學和資料結合進計算機視覺人工智慧的方法： 1. 給 AI 資料集新增物理屬性：給物體打標籤，例如物體的運動速度或重量，類似於影片遊戲中的角色； 2. 將物理學融入網路結構：將資料透過網路過濾器，將物理屬性編碼到攝像頭捕捉的內容中； 3. 將物理學融入網路損失函數：利用物理學知識來幫助 AI 解釋訓練資料所觀察到的內容。 這三個研究方向已經取得了令人鼓舞的成果，改進了電腦視覺技術。例如，這種混合方法使 AI 能夠更準確地追蹤和預測物體的運動，並能夠從惡劣天氣中產生準確的高解析度影象。根據研究人員的說法，隨著這種雙模態方法的持續發展，基於深度學習的 AI 甚至可能開始自主學習物理定律。結語
這項研究展示了加利福尼亞大學洛杉磯分校和美國陸軍研究實驗室的研究人員們在結合物理學和大資料的混合 AI 驅動的電腦視覺技術領域取得的重要突破。結合物理學和資料將提供一個更全面、更精確的解決方案，使 AI 能夠更好地感知和理解現實世界。這對於自動駕駛和機器人等領域的應用具有重要的意義，能夠提高安全性、準確性和效率。 不過這項研究也面臨一些挑戰。例如，如何有效地結合和平衡物理學和資料之間的關係以及如何將這種混合 AI 技術應用於不同領域和場景，都需要未來的努力。 無論如何，結合物理學和大資料的混合 AI 驅動的電腦視覺技術的發展無疑將為未來的人工智慧應用帶來更大的潛力和廣闊的應用空間。我們期待這一研究方向能夠繼續發展，並帶來更多令人驚豔的突破和創新。Editorial
這項研究在混合 AI 領域取得了重要的進展，為人工智慧應用帶來了新的前景。結合物理學和資料將使 AI 能夠更全面地理解和應用於現實世界，從而帶來更高的安全性、準確性和效率。圍繞著結合物理學和大資料的混合 AI 驅動的電腦視覺技術的研究，還有許多潛在的問題和挑戰需要我們共同努力解決。然而這項研究的突破為我們提供了一個嶄新的視角，使我們對於未來人工智慧的發展充滿了希望。建議
對於業界和學術界的研究人員，我們建議繼續深入探索在混合 AI 中結合物理學和大資料的新技術和方法。同時我們還鼓勵跨領域的合作與交流，以促進更多創新的想法和解決方案。對於政府和相關組織，我們建議提供支援和投資，以鼓勵這一研究領域的發展，並幫助轉化研究成果為實際應用。最後對於行業和使用 AI 技術的組織，我們建議密切關注這一研究方向的最新進展，以便提前理解和應用新技術，獲得競爭優勢。Unsplash gallery keyword to match the focus of the title: Technology-AI,computervision,physics,bigdata
