Google heeft een zelflerend systeem ontwikkeld dat met weinig computerkracht zelfstandig allerlei objecten kan herkennen, zelfs als die deels onzichtbaar zijn.

Het door Google ontwikkelde Googlenet is een zogenoemd 'neuraal' computernetwerk dat zelfstandig objecten op afbeeldingen kan herkennen, meldt Google. Zo'n netwerk is gebaseerd op het menselijk brein en daarom zelflerend.

Nieuw is dat het systeem van Google objecten accuraat kan herkennen, zelfs wanneer die deels onzichtbaar zijn omdat bijvoorbeeld er iets anders voor staat. Googlenet doet dat door een neuraal netwerk te combineren met computervisie.

Criteria

Het neurale netwerk kan daarbij snel criteria afstrepen die van toepassing zijn op objecten. Daarom wordt een object niet als verschillende mogelijke objecten herkend, maar krijgt het één duidelijke omschrijving. Dat levert een systeem op dat minder hoeft te "raden" wat er te zien is.

Google illustreert dat met enkele afbeeldingen van onder meer een woonkamer. Daarin kan het systeem niet alleen stilstaande objecten als een tv en boekenkast herkennen, maar ook een kat die voor de boekenkast langs springt.

Toepassingen

Ook kan het systeem zaken los herkennen, zelfs wanneer die erg dicht op elkaar staan. Een springruiter herkent Googlenet bijvoorbeeld als een paard, een persoon en een helm.

De technologie is nog volop in ontwikkeling, maar Google ziet mogelijkheden op veel vlakken. Zo kan Googlenet worden ingezet om afbeeldingen via de zoekmachine beter doorzoekbaar te maken, maar ook om zelfrijdende auto's beter te maken in het herkennen van zijn omgeving.

Microsoft ontwerpt sneller zelflerend computernetwerk