Группа специалистов из MIT и IBM разработала алгоритм, который способен точно распознавать действия в видео, потребляя намного меньше вычислительной мощности, чем раньше. Этот метод позволит чаще применять ИИ для анализа видео, сделав технологию намного более доступной.
Исследователи объяснили: если ИИ будет понимать, что происходит на видео, многие компании смогут применить его в своей деятельности и увеличить прибыль. К примеру, только на YouTube в мае 2019 года каждую минуту загружали более 500 часов видео.
Компании могут использовать ИИ для автоматического создания подробного описания видео, позволяющего пользователям найти клипы, которые не подписали авторы. Искусственный интеллект также может продавать рекламу, основываясь на том, что происходит на видео.
Facebook и Google также хотят использовать ИИ для автоматического обнаружения и фильтрации незаконного или вредоносного контента. С помощью новой технологии это можно будет сделать без значительного увеличения углеродного следа.
YouTube, Facebook и TikTok уже используют алгоритмы машинного обучения, чтобы сортировать и рекомендовать клипы, но они в основном полагаются на метаданные — описание, теги, время и место их загрузки. Все они работают над методами, которые анализируют контент видео, но эти подходы требуют гораздо больших мощностей.
По некоторым оценкам, примерно каждые три с половиной месяца объем компьютерной мощности, используемой в экспериментах с ИИ, удваивается. В июле исследователи из Алленского института призвали исследователей опубликовать подробную информацию об энергоэффективности их алгоритмов, чтобы помочь в решении «надвигающейся экологической проблемы».