Forskare vid MIT CSAIL har i samarbete med Cornell University och Microsoft tagit fram en ny algoritm, STEGO, som bättre kan identifiera objekt i bilder genom att identifiera och gruppera de individuella pixlarna.

STEGO jämför därefter flera bilder i en datasamling med varandra och grupperar dem efter överrensstämmande drag. Detta eftersom det är troligt att de föreställer samma objekt. Processen kallas för semantic segmentation och fördelen är att STEGO inte behöva träna upp sig på bilder som på förhand klassificierats av människor. Den kan också hantera bilder som innehåller väldigt mycket detaljer.

Forskarna argumenterar för att STEGO därmed bland annat skulle kunna användas för att identifiera bildinnehåll som annars kräver mänsklig expertkunskap. Exempelvis bilder som relaterar till områden som astronomi och biologi.

Läs också: Google Cloud får dedikerad AI-hanteringsplattform