自动驾驶与安防系统创新…开发可保持既有知识并学习的AI技术
UNIST人工智能研究生院 Baek Seungryul 教授团队开发“SDDGR”
提升AI学习能力与经济效率 企业获重大利好
人工智能的核心技术是在学习新信息的同时保持既有知识。正如人类在学习新事物时不会忘记既有经验一样，让人工智能也具备同样的能力至关重要。
UNIST（校长 Lee Yonghoon）人工智能研究生院的 Baek Seungryul 教授团队开发出了“SDDGR（基于稳定扩散的深度生成回放）”技术，使人工智能在保留既有知识的同时学习新信息成为可能。
“SDDGR”技术可应用于智能家电产品、机器人技术、医疗等与日常生活密切相关的领域，从而实现人工智能的精确识别。尤其是在自动驾驶汽车对道路上各种物体进行识别并安全行驶方面，该技术将发挥重要作用。如果应用于安保系统，则可以精确探测入侵者并立即发出警报。
此前开发的“类别增量学习（Class Incremental Learning）”技术在识别和分类图像中的多个对象方面存在局限。为解决这一问题，“SDDGR”技术应运而生。该技术通过生成高质量图像，使模型能够牢牢记住先前学到的内容；在反复迭代的过程中进一步提升图像质量，从而有效保持既有知识。在学习新数据时，还采用提升性能的方法，使学习过程更加精确。
该技术在经济效率方面也十分突出。由于无需反复使用既有数据，可以节省对海量数据进行存储和处理的成本，有望为企业带来巨大的经济效益.
Baek Seungryul 教授表示：“SDDGR 模型将有助于在各类产业领域显著提升持续性目标检测的准确度。”
第一作者、研究员 Kim Junsu 则称：“SDDGR 技术已经证明在多种应用领域具有实质性效果，今后有望帮助企业以更少的成本和时间开发出更优质的人工智能模型。”
本次研究成果将于 2024 年 6 月 21 日在全球性计算机视觉学术会议 CVPR 2024 上发表，并在科学技术信息通信部（MSIT）、韩国研究财团（NRF）、信息通信企划评价院（IITP）、海洋水产科学技术振兴院（KIMST）、LG电子、CJ 人工智能中心的支持下完成。
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