Vagy legalábbis arról, hogy hova tartoznak és mire hasonlítanak. Az új fejlesztésnek azonban sokkal fontosabb felhasználásai is lehetnek, például a deepfake hamisítványok kiszűrésében.

Az MIT egyik PhD-hallgatója egy kiállításon figyelt fel rá, hogy két művészeti alkotás mennyire hasonló jegyeket hordozhat annak ellenére, hogy nincs köztük semmilyen kimutatható összefüggés. Mark Hamilton állítólag egymás mellett látta Francisco de Zurbarán Szent Serapion című festményét és Jan Asselijn Fenyegetett hattyú című képét, ennek nyomán pedig elkezdte vizsgálni azokat a rejtett kapcsolatokat, amelyek esetleg felfedezhetők lennének a művészettörténet tanulmányozásával, és ebben egészen odáig jutott, hogy saját kutatócsoportjával, a Microsoft támogatását is elnyerve próbálta algoritmizálni a felfedezéseket.

A kutatás célja a képkereső technológiák továbbfejlesztése az előző több ezer évben keletkezett több millió festmény feldolgozásával, illetve a párhuzamok feltárásával azok témái, motívumai és vizuális jellegzetességei között. A MosAIc néven hivatkozott rendszer pillanatnyilag a New York-i Metropolitan Művészeti Múzeum és az amszterdami Rijksmuseum adatbázisával dolgozik, és a ZDnet beszámolója alapján már annyira hatékony, hogy egy adott képet vizsgálva behatárolja az érdeklődésre számottartó kulturális környezetet vagy médiumokat, és viszonylag gyorsan meghatározza az eredeti kereséshez leginkább hasonló munkákat.

Erre a riportban példának hozzák fel egy XVIII. századi holland házikabát képére adott találatokat, amelyek legelsőként egy kínai kerámiafigurához vezetnek – indirekt módon feltárva a kínai porcelánok és ikonográfia megjelenését a hollandiai piacokon a XVI. századtól fellendülő kereskedelem nyomán.

Nem csak a múlt feldolgozására alkalmas

A K-legközelebbi szomszéd (k-nearest neighbors, KNN), amelyet a MosAIc is használ, széles körben elterjedt az egyes objektumok hasonlóságainak azonosításában, így mondjuk a netes kereskedelemben felbukkanó termékajánlásokban. Ezeknek azonban megvannak a maguk korlátai: a képeknél maradva, hagyományosan csak az adott művész alkotásai között zajlik a keresés, vagy más esetekben feltétel nélküli kereséseket is lehet indítani, amikor a kismillió találat közül a felhasználó választja ki a számára legmegfelelőbbet.

A MosAIc újdonsága, hogy a feltételes keresésekhez a rendszer maga rendeli hozzá folyamtosan a szükséges szűrőket, mint amilyen a textúra, a tartalom, a színek vagy a pózok, amíg nam jut az értékelése szerint legpontosabb eredményekre. Az algoritmus ennek során egy fastruktúrába rendezi az egymáshoz hasonló tételeket, és egyre feljebb haladva alkalmazza az újabb és újabb szűrőket. Ezzel a kutatók szándéka alapján eddig nem nyilvánvaló összefüggéseket tárhat fel a vizuális világban.

A technológia a beszámoló alapján egylőre nem döntöget sebességi rekordokat, de a fejlesztők szerint egyszerű és hatékony módon sikerül növelniük a találatok diverzitását. Az egész dolog lényege pedig az, hogy a MosAIc felhasználása koránt sincs a képzőművészeti alkotásokra limitálva: kifejezetten alkalmas lehet például a deepfake anyagok azonosítására, kiszúrva azokat a pontokat, ahol az élethűen meghamisított digitális anyagokban mégsem sikerült tökéletesen a valóság imitációja. Az ilyen vakfoltok az emberi szem számára sokszor észrevehetetlenek, de az algoritmus éppen ezek alapján különböztet meg egy szofisztikált deepfake terméket a valóditól. Vagyis ha egy arc tökéletesen élethűnek hat, akkor lehet, hogy a fején lévő kalapban kell keresni az árulkodó jeleket.

Ehhez nem csak az egyre pontosabb találatok járulnak hozzá, de a korábban említett fa többi ága is, ha sikerül megindolkolni, hogy azok az elemek miért nem feleltethetők meg az eredeti inputnak, és ezeket mikor, melyik filter segítségével sikerült kiszűrni.

A kutatók ugyanígy eredményeket várnak a társadalomtudományokban vagy az egészségügyben, amelyek adatokban kifejezetten gazdag területnek számítanak, ezek feldolgozása azonban még messze nem tökéletes. Ahogy a hasonló kutatások meg szokták jegyezni, úgy a MosAIc fejlesztői is kiemelik, hogy munkájukkal leginkább inspirációt kívánnak adni a többi számítógéptudósnak és az egyes tárgykörök szakértőinek.

Cloud & big data

Újabb malware-figyelmeztetés az egészségügyi intézményeknek

A Nemzeti Kibervédelmi Intézet szerint több hazai egészségügyi intézmény infrastruktúrájának érintettsége is felmerült az Emotet malware-t terjesztő email-kampányokban.
 
Hirdetés

A hatásos védelemhez egy webalkalmazás-tűzfal ma már nem elég

A Proxedo API Security túllép a hagyományos webalkalmazás-tűzfalakon: hatásosan védi az API-végpontokat.

Bár a PSD2 kapcsán váltak széles körben ismertté az API-kban rejlő kockázatok, nem kell külső, harmadik fél ahhoz, hogy ezek a kockázatok testet öltsenek.

a melléklet támogatója a BalaSys

Nem általában a távmunkáé, hanem a mostani tipikus távmunka-helyzeteké. A szervezetek arra nem voltak felkészülve, hogy mindenki otthonról dolgozik.

Alapjaiban kell megújítani a biztonságról kialakított felfogásunkat

Tavaly január végétől megszűnt a Java SE 8 ingyenes frissítése, és a Java SE 11 sem használható ingyenesen üzleti célra. Tanácsok azoknak, akik még nem találtak megoldást. Hegedüs Tamás (IPR-Insights) írása.
Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizenegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2010-2020 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.