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在博物馆庞大数据中大展身手的AI_鸭脖官网


本文摘要:【照片来源:NVIDIA的Blog所有者:NVIDIABlog所有者】按:信息量爆炸的博物馆与先进设备的人工智能相结合,不会碰到什么样的火花呢?

【照片来源:NVIDIA的Blog所有者:NVIDIABlog所有者】按:信息量爆炸的博物馆与先进设备的人工智能相结合,不会碰到什么样的火花呢?NVIDIABlog公开发表的文章《以色列大屠杀博物馆亲吻人工智能,帮助游客从相当大的文件中获得灵感,全文编译器可能是国会图书馆数据的两倍上周,世界各地的人们纪念大屠杀纪念日。不仅缅怀希特勒的受害者,还缅怀着冒着生命危险拯救的非犹太人。世界上最有名的大屠杀纪念中心YadVashem是每年有百万游客的地方,6位美国总统采访过这里,致力于为子孙留下600万年前杀害德国纳粹及其合作伙伴的犹太人的记忆。YadVashem的文件还包括独特、反感的视频证词、短片、照片、个人书面记录、纳粹文件和音频文件。

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这8亿的数字资产,包括4pb的数据,是美国国会图书馆数据的两倍。这个世界大屠杀纪念中心是一个可供全世界学者使用的文献来源的地方,其中大量存储在受害者和幸存者的数字媒体复印件确实无法采访和查询。研究人员跟上创造历史的步伐是一个困难的挑战,更不用说年长的一代认识它了。

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这些文献是几十年来提交和发现的,几乎数字化后不会成为世界大屠杀学者的资料来源。因此,本公司位于耶路撒冷的组织寻求人工智能的协助,从大量数据中协助识别、组织和链接照片等历史文件,更容易找到。

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YadVashem的团队利用深度神经网络,协助图像识别算法分类索引和数字历史。YadVashemCEOMichaelLieber回应,这可能有助于寻找大屠杀受害者的新关系和故事。Lieber说:我们是世界上第一个处置文化遗产的机构,我们要求重制所有的东西。因为这是世界上获得更普遍参加者的方法。

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他悲观地指出,人工智能有助于更好地识别资源,在社交媒体账户上描绘大屠杀受害者和幸存者的故事。他说,这可能有助于与更老的观众保持联系。此外,他还希望研究人员能够使用深度自学的方法来解释一些新的历史信息,他们找不到。

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改进家族史的搜索很多人采访YadVashem是为了研究爷爷奶奶和曾爷爷奶奶的遭遇,拼凑出家族史。现在的问题是,数字数据的收集在今后几年有翻番的可能性,更不能开展搜索。YadVashem技术团队的目的是利用高性能计算驱动的深度自学来改变这种现状。该公司计划利用NVIDIADGX-1人工智能系统的超级计算能力,通过深度自学协助的组织和扩大其历史。

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DGX-1在一个系统中获得了数百台基于cpu的服务器能力,该系统的人工智能计算能力达到每秒千兆次。NVIDIA高级解决方案设计师YuvalMazor应对,DGX-1将Yad界Vashem和世界上最不创新的组织放在一起,配置人工智能应对挑战。

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他们从人工智能的应用中获得了真正的利益。例如,YadVashem可以用来解读和预测博物馆预测博物馆客流品的影响,并从非常丰富的历史数据中提取深刻的印象。这些可以协助YadVashem完成其首要任务,即认识和教育尽可能多的人。Lieber表示,无监管自学为训练有素的神经网络带来了为数字产品创建元标签的期望,允许深度自学连接各种信息点。

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在Mauthausen集中营找监狱卡的话,系统不会告诉我这是囚犯卡。它不会引导您寻找相关的数据字段和文档,您将需要定位和识别文档类型,并在不需要人为干预的情况下获取额外的信息。他说。

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另一种自由选择是让大量的人给数亿数字媒体资产贴上标签,随后跟踪和改版数据库。NVIDIA在以色列的研发人员与Yad、Vashem合作,积极开展这项工作。

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