Skip to main content

Pembelajaran mesin akan memastikan tiada siapa yang mencuri logo anda

Imej: Getty Images

Keupayaan komputer untuk mengenal pasti imej secara tepat adalah ikan paus putih untuk banyak syarikat teknologi, dari Baidu ke Google.

Satu permulaan Australia telah menemui sudut pasaran untuk menguasai, memenangi kontrak dengan Pejabat Harta Intelek Kesatuan Eropah (EUIPO) dan IP Australia untuk algoritma yang dapat mengesan dan membandingkan logo.

LIHAT JUGA: Airbnb masuk ke dalam permainan gangguan penerbangan dengan penerbangan 'Penerbangan'

TrademarkVision, yang mempunyai sokongan dari CEA Startup Fund Australia, menggunakan pembelajaran mesin untuk menyokong pencarian imej yang dapat mengenalpasti tanda niaga yang sama.

Mempunyai tanda dagangan atau logo yang unik adalah penting, tetapi banyak badan pendaftaran harta intelek sering memerlukan bentuk pencarian yang tidak ketinggalan zaman yang membuat perbandingan sukar.

Sebagai contoh, Australia bergantung pada kata kunci, Eropah pada Kod Vienna dan A.S. pada kod reka bentuk.

"Logo Nike dilindungi dengan kata-kata seperti 'tick' untuk menggambarkan imej dan anda berharap bahawa seseorang akan menggunakan perkataan 'tick' apabila mereka mencari untuk melihat sama ada mereka menyalin orang lain secara tidak sengaja," jelas COO Merek Dagang Cameron Mitchell kepada Mashable.

Sistem pembelajaran mendalam yang EUIPO telah dilancarkan membolehkan pengguna memuat naik imej dan mencarinya terhadap pangkalan data sedia ada.

Sebagai contoh, berikut adalah keputusan apabila anda mencari logo tiga stripe Adidas.

Imej: euipo

Mitchell berkata matlamatnya ialah untuk membangunkan algoritma yang boleh berfikir lebih dan lebih seperti manusia apabila mereka melihat imej.

Sebagai contoh, komputer mungkin melihat bola pantai dan penguin dan melihat bahawa mereka mempunyai bentuk yang sama, katanya. Cabarannya adalah untuk menjadikan komputer menyesuaikan objek, dan juga melihatnya.

"Apa yang perlu kita lakukan ialah melatih komputer untuk mengenal pasti objek dalam imej juga," katanya. "Jadi, terdapat pengurangan antara makna semantik - apa objek itu - dan persamaan imej."

Walaupun Mitchell tidak boleh berkongsi kes-kes khusus kerana kerahsiaan pelanggan, beliau berkata teknologi mereka juga digunakan oleh syarikat yang memantau tanda dagangan untuk memastikan tidak didaftarkan terlalu dekat dengan mereka sendiri.

"Ia satu peralihan dalam industri yang sangat kuno," katanya. "Model pembelajaran mendalam yang kami gunakan dalam payung pembelajaran mesin kami hanya menggaru permukaan."

Syarikat itu juga merancang untuk menangani data imej jenis lain, termasuk reka bentuk industri - lukisan 3D yang mewakili objek atau struktur baru.

"Kita perlu mendapatkan data pengguna untuk difahami apabila orang berfikir dua perkara yang sama," katanya. "Dalam ruang tanda dagangan, itu adalah cabaran terbesar kami, tetapi penglihatan kami jauh lebih luas daripada cap dagang.

"Visi kami adalah untuk menjadi pemimpin dalam pengiktirafan imej, perhentian penuh."