Skip to main content

ABD Hava Kuvvetleri Komutanlığı Görüntü Analizinde Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme Kullanımına Yönelik İhale Duyurusu Yaptı

ABD Hava Kuvvetleri, derin öğrenme alanındaki devrimsel nitelikteki başarıları gördükten sonra görüntü analizinde derin öğrenme ve doğal dil işleme kullanımına yönelik ihale duyurusunu yaptı. İhale duyurusunun detayı aşağıdaki adresde yer almaktadır.

https://www.fbo.gov/?s=opportunity&mode=form&id=fd107a8fbda12f4fc4ec55a713232436&tab=core&_cview=0

Özet olarak; “Approaches should consider applying and extending recent advances in deep learning, such as convolutional neural networks with localized object detection and classification, scene understanding/image captioning, text analytics using symbolic statistical inference, natural language processing for intermediate metadata tagging of text, context generation and semantics, and recommendation systems.”

Aslında ihalede istenenler özellikler Stanford Üniversitesi’nden Andrej Karpathy ve Li Fei-Fei  tarafından yazılan “Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions” makalesinde detaylandırılmıştır.

DARPA Radar Hedef Tanıma’da Derin Öğrenme Kullanacak

Amerikan askeri araştırma görevlileri, insanlı ve insansız hava araçlarında radar algılayıcıların kullanılarak askeri hedeflerin hızlı ve doğru teşhis edilmesine yönelik radar hedef tanımada kullanılan bilgisayar algoritmaları için yeni yöntem ve yüksek-performanslı gömülü işlem (high-performance embedded computing – HPEC) mimarilerine ihtiyaç duymuşlardır. Araştırma görevlileri işte bu ihtiyaca yönelik çözümü derin öğrenme ile buldu.

Amerikan Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuarı Deep Learning Analytics ile Target Recognition and Adaption in Contested Environments (TRACE) programı kapsamında 6 milyon dolarlık bir sözleşme imzaladı.

DARPA TRACE programının üç hedefi bulunmaktadır: düşük güçlü hava araçlarında askeri hedefleri tanıma, karmaşık ortamlarda hedef tespitinde düşük yanlış alarm seviyesi ve yeni hedefleri aralıklı veya sınırlı ölçülen eğitim verisi ile hızlı öğrenme.

Radarların güvenli mesafeden yerdeki hedeflerin görüntüsünü alabilmesine rağmen, insan ve makine tabanlı radar resim tanıma yanlış alarm oranı kabul edilemez seviyededir. Ayrıca mevcut hedef tanıma algoritmaları insanlı ve insansız hava araçlarında elverişsiz büyük hesaplama kaynağına ihtiyaç duymaktadır.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için TRACE programı kapsamında kesin, gerçek zamanlı, düşük güç ihtiyacı olan hedef tanıma sistemi geliştirecektir.

Bu çalışmada mühendisler gelişmekte olan mobil hesaplama mimarileri, ARM işmeciler gibi genel maksat hesaplama elemanlarını birleştiren bir çip üzerindeki (SoC) çoklu işlemciler, grafik işlemci üniteleri (GPUs) ve FPGA’den (Field Programmable Gate Array – Alanda Programlanabilir Kapı Dizileri) faydalanacaklardır.

Geçtiğimiz 30 yıl içinde radar görüntü tanımaya harcanan paranın büyüklüğü ve elde edilen başarı seviyesi değerlendirildiğinde derin öğrenmenin insan tanıma hata eşiğinin altında yakaladığı başarı ile diğer ülke ordularının da bu alana bir an önce yatırım yapmasını teşvik edecektir.

Yazının devamı için kaynaklara bakabilirsiniz.

Kaynak:

Deep Genomics – Derin Genetik Çalışma Alanı

The Washington Post sitesi Deep Genomics alanında çalışma yürüten Brendan FREY’in ilginç yaşam hikayesini okuyucularıyla paylaştı. Frey, insanların metin analizi ve konuşma tanıma da çok iyi olmasına rağmen gen metnini anlayamadığını bu nedenle bu alanın kendisi için daha ilginç bir problem olduğunu ifade etmektedir. Frey, derin öğrenme sistemi ile genetik mutantasyonun insan algısandan daha başarılı bir şekilde değerlendirilebileceğini otizm gibi problemlerin daha iyi tanımlanacağını belirtmektedir.

Takımıyla Toronto Üniversitesi’nde çalışma yürüten Frey’in Bilimsel Danışma Kurulu’nda Facebook Yapay Zeka Araştırma Yöneticisi Yann LECUN da yer almaktadır.

Yapılan çalışmalar sonucunda bir çok genetik problemin ortaya çıkarılmasının yanında kişisel ilaçların da üretilebileceği ifade edilmektedir.

Genetik alanında çalışıyor ve derin öğrenmeye meraklı iseniz Deep Genomics’in ilgililere iş davetinin açık olduğunu belirtmek isterim.

Genomics: Gen ve fonksiyonları ile ilgili çalışma alanı

Kaynak: