Google Maps biedt een straat-voor-straatbeeld van de wereld op basis van satellietbeelden en maakt gebruik van gezichtsherkenningsalgoritmen om het mozaïek te verwerken. Deze algoritmen, die gebruik maken van deep learning, spelen een belangrijke rol op verschillende gebieden, waaronder de gezondheidszorg, zelfrijdende auto's en slimme netwerksystemen, en worden gecombineerd met numerieke analysetechnieken om de efficiëntie en nauwkeurigheid te vergroten.
Google Maps is een kaartenservice van Google die een straat-voor-straatbeeld van de wereld biedt. De dienst is gebaseerd op satellietbeelden. Deze foto's laten onvermijdelijk de gezichten zien van mensen die over straat lopen, wat aanleiding gaf tot bezorgdheid over de privacy en uiteindelijk leidde tot het mozaïeken van hen allemaal. Google Maps is sinds de oprichting gestaag geëvolueerd en biedt nu de mogelijkheid om niet alleen wegen te verkennen, maar ook de binnenkant van gebouwen, natuurlijke landschappen en zelfs onder water. Dit heeft het leven voor gebruikers een stuk eenvoudiger gemaakt, waardoor ze van tevoren reizen kunnen plannen of specifieke plaatsen kunnen verkennen.
Zou dit door mensen gedaan kunnen worden? Dat zou natuurlijk kunnen, maar het is moeilijk om 150 miljoen vierkante kilometer van de landmassa van de aarde in kaart te brengen. Een soortgelijk probleem doet zich voor op sociale media. Als je ooit op Facebook bent geweest, heb je waarschijnlijk wel eens een vierkant venster op een foto zien verschijnen met de gezichten van je vrienden, waarin je wordt gevraagd ze te taggen. De algoritmen die deze problemen oplossen, worden gezichtsherkenningsalgoritmen genoemd. Over het algemeen worden algoritmen voor het identificeren van objecten in foto's of video's niet alleen bestudeerd in de informatica, maar ook in mijn hoofdvak, elektrotechniek.
Er zijn veel verschillende methoden voor gezichtsherkenningsalgoritmen, maar de meest populaire methode is het trainen van een machine met behulp van een database. Deze methode wordt ook wel deep learning genoemd. Deep learning is een tak van machinaal leren die kunstmatige neurale netwerken gebruikt om patronen te leren uit grote hoeveelheden gegevens. Als u bij gezichtsherkenning bijvoorbeeld een grote verzameling foto's van de gezichten van mensen heeft, kan een computer een deep learning-algoritme gebruiken om te bepalen in hoeverre een bepaalde foto lijkt op de foto's die erop staan, en u vertellen of deze een gezicht heeft of niet. niet. Dit kan worden gebruikt om problematische lichaamsweefsels in medische beeldvorming te identificeren, of toegepast op de ogen van mensachtige robots. Op medisch gebied dragen diagnostische systemen die gebruik maken van deep learning bijvoorbeeld aanzienlijk bij aan de vroege detectie van ziekten, waardoor de levens van veel patiënten zijn gered.
Geavanceerde algoritmen zoals deep learning spelen ook op andere terreinen een grote rol. Zelfrijdende auto's moeten hun omgeving herkennen, objecten classificeren en in realtime reageren. Dit is waar beeldherkenningstechnologie, vergelijkbaar met gezichtsherkenningstechnologie, een rol gaat spelen. Computers analyseren beelden van camera's in realtime om voetgangers, voertuigen, verkeersborden enz. te herkennen en het rijpad dienovereenkomstig aan te passen. Vooruitgang op het gebied van autonome rijtechnologie zal het aantal verkeersongevallen helpen verminderen, de verkeersstroom soepeler maken en bijdragen aan de slimme steden van de toekomst.
Er doen zich echter ook verschillende problemen voor wanneer algoritmen voor objectherkenning in de praktijk worden gebracht. In de film 'The Imitation Game' bouwt Alan Turing een decodeermachine, maar hij maakt zich zorgen omdat de resultaten die binnen een dag hadden moeten verschijnen, pas over een aantal dagen verschijnen. Met andere woorden, het is noodzakelijk om te overwegen hoe goed het herkent, evenals de snelheid van het algoritme en de belasting van de hardware. Dit blijft een van de grootste uitdagingen voor het commercialiseren van technologieën als deep learning.
Ik studeer elektrotechniek met een minor wiskunde, en ik ben vooral geïnteresseerd in het gebied van numerieke analyse. Dit vakgebied bestudeert hoe je de snelste manier kunt vinden om een probleem met een bepaalde nauwkeurigheid te beantwoorden bij het omgaan met grote hoeveelheden numerieke gegevens. Als we de wiskundige theorie toepassen, is de hoeveelheid te verwerken informatie groot, zodat elke betekenisvolle waarde alleen numeriek wordt weergegeven met behulp van een matrix. Het eenvoudigste probleem is dus het oplossen van Ax=b. De eenvoudigste manier om hierover na te denken is door de inverse van A met b te vermenigvuldigen om x te krijgen. De tijd die een computer nodig heeft om dit op te lossen zou echter erg lang zijn. Er zijn miljoenen weervariabelen nodig om het weer te voorspellen, en het op deze manier berekenen ervan zou langer duren dan de leeftijd van het universum, zelfs op de snelste computers die er bestaan. We horen echter weersvoorspellingen die min of meer nauwkeurig zijn door andere methoden toe te passen.
Een ander belangrijk onderwerp op het gebied van numerieke analyse is stabiliteit. Als een numeriek algoritme niet convergeert of een grote fout vertoont, kunnen de resultaten aanzienlijk vertekend zijn. Bij financiële modellen kan het gebruik van de verkeerde numerieke methoden bijvoorbeeld tot enorme economische verliezen leiden. Daarom ontwikkelen onderzoekers op het gebied van numerieke analyse voortdurend nieuwe methoden om de stabiliteit en nauwkeurigheid van hun algoritmen te garanderen.
Naarmate de kwaliteit van foto's en video's steeds beter wordt, groeit de hoeveelheid gegevens die computers nodig hebben om objecten te herkennen snel. Daarom zal de behoefte om wiskundige hulpmiddelen te begrijpen in de toekomst alleen maar toenemen. Bovendien spelen deze numerieke analysetechnieken een essentiële rol op verschillende gebieden, waaronder economische voorspellingen, genomisch onderzoek, lucht- en ruimtevaarttechniek en meer. Bovendien zullen geavanceerde wetenschappen zoals nanotechnologie steeds belangrijker worden, omdat hiervoor nauwkeurige berekeningen op kleine schaal nodig zijn. Uiteindelijk zal het waarborgen dat gegevens zowel accuraat als efficiënt zijn van cruciaal belang zijn voor toekomstige technologische vooruitgang. De convergentie van elektrotechnische en wiskundige hulpmiddelen zal in dit proces een steeds belangrijkere rol spelen. Smart grid-systemen monitoren en voorspellen bijvoorbeeld het energieverbruik in realtime om een efficiënte energiedistributie mogelijk te maken. Dit kan niet alleen aanzienlijk bijdragen aan energiebesparingen, maar ook aan de bescherming van het milieu. We kijken ernaar uit om te zien hoe deze technologieën ons dagelijks leven in de toekomst zullen veranderen.
