Forscher an der School of Engineering and Applied Science der University of Virginia haben bahnbrechende Entdeckungen in der Technologie zur Erkennung menschlicher Handlungen gemacht.
Das Team hat einen KI-gesteuerten intelligenten Videoanalysator namens SMAST entwickelt, der die Überwachung und die öffentliche Sicherheit verbessern, die fortschrittliche Bewegungsverfolgung im Gesundheitswesen unterstützen und die Navigation für autonome Fahrzeuge in komplizierten Umgebungen optimieren kann.
SMAST: was es ist und wie es funktioniert
SMAST steht für Semantic and Motion-Aware Spatiotemporal Transformer Network. Dieses innovative System nutzt künstliche Intelligenz, um menschliche Handlungen im Videomaterial mit noch nie dagewesener Präzision und Intelligenz zu erkennen.
SMAST basiert auf einem fortschrittlichen selektiven Aufmerksamkeitsmodell mit mehreren Merkmalen, das die KI in die Lage versetzt, sich auf Schlüsselelemente in einer Szene zu konzentrieren, während unwichtige Informationen außer Acht gelassen werden, um die Leistung zu optimieren.
Eine entscheidende Komponente der Funktionalität dieses Systems ist sein bewegungsabhängiger 2D-Positionskodierungsmechanismus, der es ihm ermöglicht, zu beobachten, wie sich Objekte durch den Raum bewegen und ihre zeitlichen Zusammenhänge zu verstehen.
Durch die nahtlose Integration seiner Schlüsselkomponenten ist dieses Modell in der Lage, komplizierte Muster menschlichen Verhaltens in Echtzeit zu erkennen, was seine Effektivität bei kritischen Anwendungen wie der Überwachung oder der medizinischen Diagnostik erhöht.
Dieser technologische Fortschritt ermöglicht es der künstlichen Intelligenz, verschiedene menschliche Handlungen genau zu erkennen und zu identifizieren. Dazu gehören auch komplizierte medizinische Verfahren, wie z.B. ein Chirurg, der eine präzise Operation durchführt, oder die schnelle Erkennung potenzieller Sicherheitsrisiken in dicht besiedelten Gebieten.
Mögliche Auswirkungen
Es wird erwartet, dass SMAST weitreichende und bedeutende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben wird. Matthew Korban, der als Postdoktorand zusammen mit Professor Scott Acton an diesem innovativen Projekt arbeitet, betont die weitreichenden Auswirkungen, die erwartet werden.
Diese hochmoderne KI-Technologie hat führende Lösungen bei wichtigen akademischen Benchmarks durchweg übertroffen und dabei neue Maßstäbe für Präzision und Produktivität gesetzt und eine außergewöhnliche Leistung gezeigt.
Dank der umfangreichen Finanzierung durch den Nationalen Wissenschaftsfonds hat SMAST das Potenzial, verschiedene Branchen zu revolutionieren und die Sicherheitsmaßnahmen in Echtzeit erheblich zu verbessern.