Fetch l’app che permette di scoprire la razza di un cane

Immaginate di trovare un cane abbandonato ma non siete sicuri della sua razza, o soddisfare una semplice curiosità, con Fetch la nuova applicazione sviluppata da Microsoft, il compito è semplificato: bisogna fare una foto del cane, caricarla direttamente sul sito What dog (o scaricare l’app) per ottenere un confronto approfondito con il suo database per determinare la razza del nostro animale domestico.
La app Fetch, e il sito What dog, sono pensati per identificare la razza di un cane partendo da una sua foto. Ma se si inserisce il volto di una persona, il software prova comunque ad accomunarla a una razza canina.

What dog
Il potere del riconoscimento facciale
Il tipo di app come Fetch ci mostra in modo eloquente il potere crescente nel campo del riconoscimento facciale. Microsoft sta già lavorando sul progetto Adam, utilizza una rete neurale di due miliardi di connessioni e un database di quindici milioni d’immagini.
Josep Maria Mainat nel suo libro “La scienza ottimista” in modo divertente spiega le più recenti scoperte scientifiche (dalle cellule staminali, all’intelligenza artificiale, l’ingegneria genetica, la realtà virtuale, i robot, l’esplorazione dello spazio), ha scritto:
«Microsoft grazie all’apprendimento profondo, ha dimostrato che il sistema non solo è in grado di riconoscere un cane su qualsiasi immagine, ma può dire con precisione quale sia la sua razza».
Progressivamente, questi sistemi potranno anche riconoscere i volti umani, sapere chi sono con una sorprendente precisione. ImageNet in rapida evoluzione è un database d’immagini organizzate secondo la gerarchia WordNet (attualmente solo i nomi), in cui ogni nodo della gerarchia è rappresentato da centinaia e migliaia d’immagini, ha una media di oltre cinquecento immagini per nodo. L’intento è diventare una risorsa utile per i ricercatori, educatori, studenti e tutti quelli che condividono la passione per le immagini.
ImageNet resa disponibile a tutti da qualche anno organizza sfide a livello mondiale su chi costruisce il migliore programma di riconoscimento visivo, al termine premia la migliore rete neurale artificiale nel classificare un gruppo d’immagini: nel 2011, il vincitore si è classificato con un tasso di errore del 25,8%; nel 2012, il tasso di errore è stato solo del 16,4%; nel 2013, è stato dell’11,7%; nel 2014 del 6,7%.
Baidu (il principale motore di ricerca in lingua cinese in grado di ricercare siti web, file audio e immagini), nel mese di gennaio 2015, ha raggiunto un tasso di errore nel riconoscimento delle immagini del 6%. Microsoft nel mese di febbraio ha raggiunto il 4,9%. Google nel mese di marzo ha raggiunto il 4,8%. L’essere umano ha un tasso di errore di circa il 5%.

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Pino Silvestri

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Pino Silvestri, blogger per diletto, fondatore, autore di Virtualblognews, presente su Facebook e Twitter.
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