スタートアップの6000の法執行資産にわたる展開は、コストがかかるトレーニングやダウンタイムを必要とせずに、AIの精度の目に見えない衰えに対処することを目指しています。 何千もの都市で、人工知能(AI)システムは静かに失敗しており、誰もそれを知らない。時間の経過とともに、トラフィックAIはより多くの違反を逃し、正確さを失い、意図した通りに動作を停止する。 ニューヨークのAmarjot Singh博士によって設立されたスタートアップ企業であるSkylark Labsは、アジアの主要な国で6000の警察システムにケプラーTMプラットフォームを展開するために2100万ドルの3年間の契約を確保しました。ケプラーTMを区別するのは、その自意識です。 「AIの汚れた秘密は、ほとんどのシステムが実現する日に失敗し始めることだ」とシング博士は言います「新しい交通パターン、車両のデザインの進化、運転手の行動の変化に対処することはできません。 沈黙の劣化危機 ほとんどの伝統的なAIシステムは過去のデータで一度トレーニングされ、世界が決して変わらないかのように展開されますが、トラフィックの執行では、この仮定はすぐに失敗します。 道路は進化し、新しい車のモデルが街頭に登場し、ドライバーの行動が変化し、天候や照明が変わりますが、AIは依然として時代遅れのデータに基づいて決定を下そうとしています。 「業界の推計によると、地方政府は年間数百万ドルをAIのメンテナンスに費やし、パフォーマンスの悪化に明確な目が見えず、隠された運用リスクや不安定な収益予測を生み出している」とシング博士は付け加えています。 多くのAIシステムは高価で挫折的なパターンに従います:最初はうまく機能し、次に徐々に悪化します。 シング博士は「この欠陥の影響は懸念するものであり、彼らは欠落した違反から収入を失い、更に重要なことに、AIが変化に追いつかないため、公共の安全を危険にさらす可能性がある」と強調しています。 AI That Knows When It's Falling Behind Skylark Labsのイノベーションは一晩で起こったのではなく、DARPA Lifelong Learning Machinesプログラムの下で長年にわたる研究から生まれたもので、創設者であるAmarjot Singh博士は、データを処理するだけでなく、自分自身を監視し、混乱したときを知り、リアルタイムで適応し、正確さを保ちます。 「私たちの最大のイノベーションは、自己認識です」とシング博士は説明します。「AIは、交通違反を検出するだけでなく、それがそれらを欠落している場合を検出します。 シング博士は、それがどのように機能するかを説明します:すべてのパトロールカーが使用する プラットフォームは、複数のAIモデルを同時に実行しています。主なモデルは、速度や間違った回転などの違反を表しています。しかし、舞台の後ろには、モデルの2番目の層が絶え間なくパフォーマンスを監視し、システムが以前見たことのない車両タイプや異常なトラフィックパターンを欠いている可能性がある兆候を見ています。 「Skylark Labs KeplerTM」 潜在的なギャップを発見したとき、ケプラーは内部設定を自動的に調整し、ローカルに再トレーニングするように設計されており、インターネットや人間のエンジニアは必要ありません。 Beyond Traffic: Universal Applications (トラフィックを超えて:普遍的なアプリケーション) 自覚的なAIの原則は、時間の経過とともに条件が変化するあらゆるアプリケーションに、トラフィックの執行を超えて広がります。 軍事アプリケーションでは、Skylark LabsのTracer AIソフトウェアは、航空母艦のデッキを外国の物体の廃棄物にスキャンすることができます。 Skylark Labsのスカウトタワーは、インディアナ州輸送省に配備され、交通の流れ、季節的なパターン、インフラの変更に適応するネットワークを作成します。 同じ学習適応原理は、医療、国境警備、災害対応、金融詐欺の検出などの急速に変化する分野に適用される可能性があります - 状況は集中的な更新よりも速く進化します。 競争の真空 いくつかの企業は印象的なAI機能を構築しているが、しばしば同じ重要な制限を共有している: システムは盲目的に動作する。 彼らは検出、分類し、反応することができますが、彼らはパフォーマンスを評価する能力を持っていません。 「業界はAIをより速く、より鋭く、より効率的にすることに執着している」とシング博士は主張するが、「しかし、誰も根本的な欠点に取り組んではいない:それが間違っている時を知らないAI。 従来のAIプラットフォームは、パフォーマンスを維持するために人間の監査、反応的なアップデート、高価な再訓練に依存しているが、Skylark Labsの自覚システムは異なるパラダイムで動作する。 自分で支払うスマートなAI Skylark Labsの自覚型AIはコスト節約と潜在的な長期的な価値を提供します。持続可能なパフォーマンスに焦点を当てると、一貫した収入、潜在的に更新コストを削減し、より良い違反検出を通じて公共の安全を向上させることができます。 「経験で良くなったトラフィックオフィシャルを雇うのと同じで、悪くなっていない」とシング博士は言います。 AIシステムが世界中で展開されるにつれて、沈黙の失敗の問題は増加するだろう。今日のデータで訓練されたほとんどのシステムは状況が変化するにつれて後退するかもしれないが、Skylark Labsのアプローチはスクリプトを変える。 「未来はAIに属し、学習し、進化することができる」とシング博士は付け加え、「静的AIは死んだAIです。 アジアでの2100万ドルの展開で、 自己意識のAIが現実世界の規模に対応できることを証明しているが、それが成功すれば、それは単に交通法執行の新しい基準を設定するだけでなく、世界が変化し続けるあらゆる分野におけるAIの期待を再構成するだろう。 スカイラークラボ 「我々はただ、より良いAIを構築するだけではない」とシング博士は結論付けます。 政府や企業が、最小限のオーバーヘッドを備えた強力なAIソリューションをますます要求しているため、Skylarkのアプローチは、基本的なAIインフラストラクチャが調達され、展開され、測定される方法の変化を示す可能性があります。 VentureBeatのニュースルームと編集スタッフは、このコンテンツの作成には関与していませんでした。

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Skylark Labs、6000の警察システムに自覚型AIを展開するための2100万ドルの合意を確保

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