Identificare e catalogare correttamente gli oggetti presenti all’interno delle immagini non è un compito semplice per i calcolatori. Gli algoritmi di riconoscimento facciale hanno fatto passi da gigante nel corso degli ultimi anni, permettendo istantaneamente agli utenti di stabilire l’identità di chi è immortalato nelle fotografie, ma quando non si tratta di persone il processo diventa estremamente più complesso.
Google è tra le realtà impegnate nel perfezionare tecnologie di questo tipo e i risultati ottenuti finora fanno ben sperare per una loro prossima implementazione nei prodotti e servizi dell’ecosistema di Mountain View. Lo dimostra il primo premio ottenuto da bigG al concorso ImageNet, a cui hanno partecipato sviluppatori provenienti da tutto il mondo. L’annuncio è arrivato nel fine settimana, con un post comparso sulle pagine del blog ufficiale.
Nella competizione di quest’anno il team GoogLeNet (il nome è stato scelto come omaggio a Le Net, il network convoluzionale di Uann LeCun) si è posizionato prima per quanto riguarda i compiti di classificazione e identificazione, raddoppiando l’efficacia in entrambi gli ambiti rispetto alla scorsa edizione.
Come visibile dagli esempi allegati, il software è in grado di stabilire la porzione delle immagini contenente animali, frutti, capi d’abbigliamento, elettrodomestici, dispositivi e molto altro ancora, collocandoli con precisione nello spazio. Tra gli ambiti che potranno beneficiare di questo sistema anche quello legato alle self-driving car, uno dei progetti più ambiziosi del motore di ricerca. Implementare la tecnologia a bordo delle vetture a guida autonoma significa assicurare che tutto quanto si trova nei dintorni del veicolo può essere identificato in tempo reale, migliorando così la sicurezza di chi si trova sia all’interno che all’esterno dell’abitacolo.
Non risulta difficile immaginarne l’impiego anche nel settore della robotica, un campo a cui Google guarda con sempre maggiore interesse, come dimostrano le acquisizioni di Boston Dynamics e altre aziende portate a termine lo scorso anno. YouTube e la ricerca delle immagini saranno altri due campi in cui la tecnologia potrà tornare utile in futuro.