Ferhat Kurt

Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları

https://openzeka.com

ÇözümlerHakkında

Turkey Deep Learning Group

Ankara Deep Learning Group 700+

500+ NVIDIA DIGITS

Konferans/Meetup/Eğitim

15+

NVIDIA® Jetson™ Partner

NVIDIA Startup ProgramıMicrosoft BizSpark Programı

Sosyal Media

OpenZeka Resim Tanıma Web ve API Server (Açık Kaynak Kodlu)

Büyük Görsel Tanıma Servisi

YAPAY ZEKA GELİŞİMİ

NEDEN ŞİMDİ?

72%

74%

84%

88%

93%

96%

2010 2011 2012 2013 2014 2015

ImageNet Yarışması

GPU is 1 of 3 Breakthroughs Revolutionizing Deep Learning

Doğruluk

NVIDIA CUDA GPU

YARIŞMA YILI Başarı

Imagenet 2011 kazananı %74,3

Imagenet 2012 kazananı (Krizhesvky) %83,6

Imagenet 2013 kazananı (Zeiler/Clarifai) %88,3

Imagenet 2014 kazananı (GoogLeNet) %93,3

Andrej Karpathy (İnsan denek kullanılmıştır) %94,9

Buidu ArXiv Yayını 3 Oca 15 %94

MS Research ArXiv yayını 6 Şub 15 %95,1

Google ArXiv yayını 2 Mar 15 %95,2

Imagenet 2015 kazananı (Microsoft) %96,43

1

2

3

*the original image is from the COCO dataset

girdi

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, & Jian Sun. “Deep Residual Learning for Image Recognition”. arXiv 2015.Jifeng Dai, Kaiming He, & Jian Sun. “Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades”. arXiv 2015.

Microsoft & Google “Superhuman” Image

Recognition

Microsoft “Super Deep Network”

Berkeley’s BrettEnd-to-End

Reinforcement Learning

Deep Speech 2One network, 2 languages

A New Computing Model Hits Pop Culture

AlphaGoRivals a World Champion

TU Delft Deep-Learning Amazon Picking Champion

YAPAY ZEKA KİLOMETRE TAŞLARI

25 Eylül 2008 - DARPA Deep Learning Workshop

2009 - DARPA insansız hava araçlarının düşman toprakları üzerinde elde ettiğigörüntü ve videoların karargâha aktarımıyla oluşturulan büyük veri (BigData)yığınıyla baş edebilmek maksadıyla daha iyi bir istihbarat katmanıgeliştirilmesi kapsamında 2009 yılında derin öğrenme çalışmalarına destekvermeye başlamıştır.

Hava Kuvvetleri ile Leland Stanford Junior Üniversitesi (StanfordUniversity)arasında 15 Mart 2010 - 15 Haziran 2014 sonlanmıştır. Bu anlaşmakapsamında $2,693,119 ödenmiştir.

2015 - Amerikan Hava Kuvvetleri Araştırma Laboratuarı Deep LearningAnalytics ile Target Recognition and Adaption in Contested Environments(TRACE) programı kapsamında 6 milyon dolarlık bir sözleşme imzaladı.

2015 - Deep Learning for Actionable Intelligence Discovery and ExploitationABD Hava Kuvvetleri, derin öğrenme alanındaki devrimsel niteliktekibaşarıları gördükten sonra görüntü analizinde derin öğrenme ve doğal dilişleme kullanımına yönelik ihale duyurusunu yaptı.

8

THE UNDER SECRETARY OF DEFENSE

The purpose of this study is to identify the science, engineering, and policy problems that must be solved to permit greater operational

use of autonomy across all warfighting domains.

THE UNDER SECRETARY OF DEFENSE

to build trust and enable the most effective use of autonomy for the defense of the nation.

Internet of Everything for Defense

İnsan - Makine Timi Makine - Makine Timi

https://www.tesla.com

TARDEC U.S. Army Tank Automotive Research Development and Engineering Center

ABD Ordusu Ekim 2016’da Zorlu Avustralya Arazisinde

Kendi Kendine Süren Araç Testlerine Başladı

Bağlantılı Araçlar

ABD Ordusu, kendi kendine süren bağlantılı araç konvoyu testine Haziran 2016’da başladı.

U.S. Army Tank Automotive Research,

Development and Engineering Center (TARDEC)

Image: Boston Dynamics via YouTubeFrom left: Old ATLAS, next generation ATLAS, BigDog, WildCat, and AlphaDoghttp://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/humanoids/next-generation-of-boston-dynamics-atlas-robot

RESİMLERSESLER

VİDEOLARMETİNLER

BÜYÜK VERİ

Meta verifiltreleri

İnsan algısı

BUGÜN DARBOĞAZ

Göreve odaklı analiz

Gürültülüiçerik

Mükemmele yakın anlama

Otomatik makine

algısı

Semantikİçerik tabanlı

filtreler

VİZYON

Göreve odaklı analiz

İnsan seviyesineyakın algılama

Görevle ilgili içerik

İstihbarat Analizi İş Akışı

SAYILAR

RESİMLERSESLER

VİDEOLARMETİNLER

SAYILAR

BÜYÜK VERİ

16

Derin Öğrenme, görevle ilgili içerik ve örüntüleri ham veri olarak makine hızında tanımlayan genel algoritmalar sunmaktadır.

Başarılması gereken her özel bilgi ayıklama görevi için algoritma yazmaya ne yeteri kadar zaman ne de uzmanlık bulumaktadır.

Her dakika 100 saatlik video yüklemesi

Günlük 350 milyon resim yükleme

Uzaktan algılama firmalarının sayısı ve kapasitelerinin hızlı artırışı

On binlere sosyal ve politik olay günlük olarak indekslenmektedir.

Derin Öğrenmenin Coğrafi Analizde Kullanılması

17

18

DigitalGlobe uzaydan nesne tesbitinde derin öğrenme kullanıyor

COĞRAFİ VERİ ANALİZİ

https://www.technologyreview.com/s/602239/amazon-and-the-cia-want-to-teach-ai-to-watch-from-space/

Amazon and the CIA Want to Teach AI to Watch from

Space

SPACE 3.0

CosmiQ Works brings together the U.S.

Intelligence Community, industry, and

academia to explore the art of the

possible in the new space ecosystem.

http://www.cosmiqworks.org

21

Kaynak: DARPA

http://www.defenseinnovationmarketplace.mil/auto_hmt.html

23

http://thefutureofthings.com/3524-future-robotic-squadrons-to-patrol-military-bases/

http://www.soldiermod.com/volume-2-06/eda.html

CONNECTED SOLDIERS

http://www.ittcannon.com/Core/medialibrary/ITTCannon/website/Literature/Catalogs-Brochures/13428_Future_Soldier_LR.pdf

JETSON TX1EMBEDDED AI SUPERCOMPUTER

10W | 1 TF FP16 | >20 images/sec/W

JETSON TX1

GPU 1 TFLOP/s 256-core Maxwell

CPU 4x 64-bit ARM A57 CPUs | 1.6GHz

Memory 4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s

Video decode 4K 60Hz H.264

Video encode 4K 30Hz H.264

CSI Up to 6 cameras | 1400 Mpix/s

Display 2x DSI, 1x eDP 1.4, 1x DP 1.2/HDMI

Wi-Fi 802.11 2x2 ac

Networking 1 Gigabit Ethernet

PCI-E Gen 2 1x1 + 1x4

Storage 16 GB eMMC, SDIO, SATA

Other 3x UART, 3x SPI, 4x I2C, 4x I2S, GPIOs

Power 10-15W, 6.6V-19.5VDC

Size 50mm x 87mm

System on Module

Linux for Tegra

Compute (CUDA)

Jetson TX1

VisionMachineLearning

cuSPARSE

cuSolver

cuFFT

cuBLAS NPP

cuRAND Thrust

CUDA Math Library

Graphics

Tools

NVTXNVIDIA Tools eXtension

Source code editor

Debugger

Profiler

System Trace

Vertically Integrated Packages

V4L2

libjpeg

JETSON SDK: THE DETAILS

DIGITS Workflow VisionWorks Jetson Multimedia SDK

and other technologies:

Deep Learning SDK

CUDA, Linux4Tegra, NSIGHT EE, OpenCV4Tegra, OpenGL, Vulkan, System Trace,

Visual Profiler, Ubuntu 16.04-14.04

NVIDIA JETPACK

ÖNCÜ JETSON TEKNOLOJİSİOtonom Makinelerin Gelecek Nesline Güç Veriyor

Object DetectionLocalization

Image RecognitionClassification

SegmentationFree Space

DEEP VISION

Registration SLAM3D ShapeNet

Request & Response Service Layer

User Interface (Web+API Support)

Input Output

OpenZeka

Libraries Cafee Torch7 Theano ???

Modelsbvlc_reference_caffenet

PY

TH

ON

Image, video Tagging

Age and Gender GoogLeNet_cars on car model

VGG Face Clothing

?????

Image Recognition Service Image Recognition Service

12.960.000 image recognition/month

12.700 USD - 35.000 USD/Month

Flask-User

Flask-OAuthlib

Accelerated reverse proxying with caching; load balancing and fault tolerance

OpenZeka Image Recognition Web and API Server

Flask-ReqArg

Registrations and Email Confirmations,User Account Functionalities,Role-based Authorization,OAuth 2.0 based API

Clean and functional user interface withHTML5 Boilerplate, Bootstrap, and jQuery

Object Classification

Segmentation

Collision Avoidance3D Reconstruction

Localization/Mapping

OTONOM YARIŞ ARABASI PROGRAMI

http://fast.scripts.mit.edu/racecar/

Otonom araç geliştirilmesi kapsamında üniversite/sanayiiye açık bir program.

Programa katılım için: info@openzeka.com

Open Zeka Bilgi Teknolojileri Ticaret Limited Şirketi

Beştepe Mahallesi Nergiz Sokak No:7/2/27-28

Yenimahalle – Ankara

https://openzeka.com

info@openzeka.com