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Apprendimento automatico, Apple vince premio prestigioso

Nell’ambito dell’apprendimento automatico, Apple è leader. Capacità ed interesse le dicono, oltre ad un blog apposito sull’argomento, un premio ricevuto alla Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) di quest’anno dove Cupertino ha ricevuto il “CVPR 2017 Best Paper Award” nell’ambito del machine learning.

Il riconoscimento deriva dal contenuto di un documento di ricerca sull’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, presentato lo scorso anno. Il “Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training”, questo il titolo, Apple si focalizza su varie tecniche avanzate di riconoscimento delle immagini, usando immagini simulate e reali per addestrare un avanzato programma di intelligenza artificiale.

Alla conferenza di quest’anno, scrive Appleinsider, sono state presentate 2600 domande valide, 2620 delle quali sono state esaminate. I delegati hanno ridotto il numero a 783 documenti, concedendo una lunga presentazione orale a 71 partecipanti. La presentazione di Apple alla fine è arrivata in cima alla lista, un’impresa straordinaria considerando che si trattava della prima esperienza dell’azienda in questo tipo di eventi.

Il secondo premio è stato assegnato a Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten e Kilian Q. Weinberger per le loro ricerche sulle “reti neurali convoluzionali densamente connesse”. Le analisi per l’articolo di ricerca sono state condotte dalla Cornell University in collaborazione con Tsinghua University e i laboratori Facebook AI Research dove si sperimentano nuove forme di intelligenza artificiale.

In un meeting che si è svolto in Spagna lo scorso anno, Apple, che ha comprato almeno due (Turi e  TupleJump) aziende che si occupano di Machine Learning, aveva mostrato a persone selezionate, alcuni dei lavori in corso nel campo nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Tra gli argomenti di cui si era parlato, salute e funzioni vitali, rivelazioni volumetriche con i sensori LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) per il telerilevamento di oggetti e superfici, predizioni complesse con output strutturato, elaborazione e colorizzazione delle immagini, assistenti intelligenti, modellazione del linguaggio (funzionalità utili per il riconoscimento vocale, identificare e autenticare singole voci), riconoscimento delle attività svolte dagli individui, modellazione cognitiva, del deep learning nelle reti neurali, deep reinforcement learning, formazione nel distributed computing e altro ancora.

Ricordiamo che Apple a lugio di quest’anno ha lanciato “Machine Learning Journal”, nuovo blog preparato da Apple allo scopo di documentare le ricerche e le innovazioni dell’azienda nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico.

Apple spiega che sul blog (raggiungibile a questo indirizzo) è possibile leggere post scritti da suoi ingegneri su attività nelle quali sono utilizzate tecnologie di apprendimento automatico, sfruttate per costruire prodotti innovativi.

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