L’intelligence artificielle peut-elle aider à identifier les numéros de maison ?

L'intelligence artificielle (IA) est une avancée qui utilise des ordinateurs et des machines pour reproduire des connaissances et des capacités de résolution de problèmes semblables à celles des humains. De nos jours, les gens utilisent l’intelligence artificielle pour identifier les numéros de maison. L’intelligence artificielle peut effectuer des tâches seule ou en combinaison avec d’autres technologies, telles que les capteurs, la géolocalisation et la robotique, sans intervention humaine.

Le rôle de l'intelligence artificielle dans l'identification des numéros de maison

En informatique, l'intelligence artificielle intègre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Ces disciplines intègrent des variantes de l'intelligence artificielle, calquées sur la forme décisionnelle du cerveau humain, pour « apprendre » des données ouvertes et effectuer de manière dynamique des classifications ou des prédictions plus précises au fil du temps.

Les applications de l’intelligence artificielle se développent à chaque instant. Cependant, à mesure que l’utilisation des outils d’IA dans le commerce augmente, les discussions autour de l’éthique de l’IA et d’une IA fiable deviennent essentielles. L’une des tâches les plus intéressantes du deep learning consiste à identifier des objets dans des scènes caractéristiques. La capacité de récapituler informatiquement des informations visuelles grâce aux capacités de reconnaissance automatique a des implications pratiques notables, comme on peut le constater dans un large éventail d’opérations.

Un exemple similaire est l'utilisation de l'intelligence artificielle pour reconnaître les numéros de maison :

L'ensemble de données Google Street View House Numbers contient plus de 7,6 millions d'entiers étiquetés extraits des empreintes routières, ce qui en fait l'un des derniers ensembles de données de reconnaissance d'images. Y compris des recherches sur l'utilisation réussie de l'intelligence artificielle pour identifier les numéros de maison dans Google Street View. La capacité des données à relier les informations de géolocalisation aux adresses réelles est importante dans les endroits où les numéros de maisons ou de bâtiments n'augmentent pas ou ne diminuent pas selon un modèle facilement identifiable.

On suppose que les humains peuvent assumer ce travail, car ils peuvent distinguer les figures d'un bâtiment sur des images avec une précision de 98 %. Cependant, trouver des dizaines de millions de codes du bâtiment dans des centaines de données Street View nécessite un investissement important en temps humain. Les analystes de Google automatisent le contrôleur à l'aide de l'intelligence artificielle et d'un réseau permettant la confirmation de la conception et l'expérimentation autonome sur des processeurs interconnectés.

Les analystes ont formé le cadre pendant six jours à l'aide de l'ensemble d'informations "Street View House Numbers" disponible gratuitement, qui contient 200 000 numéros de bâtiment. En parcourant ces images, le réseau neuronal à 11 couches a appris l’importance de considérer les nombres dans leur ensemble, plutôt que de les analyser un par un.

Lors de la préparation du réseau neuronal basé sur 95 % des données routières, le framework a été capable d'identifier avec précision plus de 100 millions de numéros d'adresses réels avec une précision comparable à celle des humains (98 %). Le résultat fut un succès sans précédent.

Pour rendre cela possible, l'équipe de recherche a modifié le réseau neuronal afin qu'il s'attende à ce que les numéros de bâtiment ne comportent pas plus de cinq chiffres, ce qui est le cas de la plupart des bâtiments. Le système reconnaît les nombres dans les images qui ont été modifiées de manière à ce que les nombres occupent au moins un tiers de la largeur de l'image.

La partie la plus efficace de l'enquête est la vitesse, c'est le domaine où les gens sont les plus faibles. Bien que le programme ne semble pas adapté à la collecte d'autres informations non structurées à partir d'images Street View, un problème réside dans les numéros de téléphone sur les panneaux ou les numéros d'identification sur les taxis, des chaînes de chiffres qui peuvent dépasser cinq chiffres et nécessitent donc un alignement neuronal. de ce qui peut être accompli dépasse l’extérieur.

Il est facile de voir comment ce type d’informations non structurées pourrait finir par devenir un problème inquiétant. Cela semble permettre à des entreprises comme Google, ou à n’importe qui, d’établir des relations et des suivis plus profonds que jamais auparavant. Cependant, le moment de la préparation ou du placement des caméras de surveillance routière pour des scènes spécifiques reste aléatoire, et les individus ou véhicules qu'elles capturent restent assez arbitraires. Les gens trouvent facile d’utiliser l’intelligence artificielle pour identifier les numéros de maison.

Applications de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle a de nombreuses applications uniques, notamment :

• Traitement du langage naturel (NLP) : le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre et de générer le langage humain. Cette innovation est utilisée dans une grande variété d'applications telles que l'interprétation automatique, le filtrage du spam et l'analyse de simulation. C’est actuellement l’une des applications d’intelligence artificielle les plus populaires sur le marché.
• Computer Vision : La vision par ordinateur permet aux ordinateurs de reconnaître et d'interpréter le contenu visuel. Cette innovation peut être utilisée dans diverses applications telles que les voitures autonomes, la reconnaissance faciale et la détection de problèmes.
• Apprentissage automatique : l'apprentissage automatique (ML) permet aux ordinateurs d'apprendre à partir d'informations et d'améliorer leur capacité à fonctionner au fil du temps. Cette innovation est utilisée dans diverses applications telles que l’analyse prédictive, la localisation des rançons et les systèmes de proposition.
• Robotique : La robotique est le département d'intelligence artificielle responsable de la planification, du développement et du fonctionnement des robots. Les robots sont utilisés dans diverses applications telles que la fabrication, les soins de santé et l'exploration spatiale.

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