MIT, nesne tespit algoritmasıyla ev robotlarını daha iyi hale getirmeye çalışıyor

Yeni bir algoritma robotların etraflarındaki nesneleri daha hassas bir şekilde tanımlamasına ve ele almasına izin vererek, ev işlerini tamamlamada onları daha yararlı kılar.

Massachusetts Institute of Technology araştırmacıları tarafından geliştirilen ve Pazartesi günü yayınlanan bir makalede tartışılan algoritma, robotların bir nesnenin çoklu perspektiflerini toplamasına olanak tanır. , bu görüntüleri hızlı bir şekilde toplayın ve daha sonra, okula göre nesneyi tanımlamak için bu bilgiyi kullanın.

Ancak henüz bir robotun plakaları ve gözlükleri bir masadan temizlemesine yardımcı olması için algoritmayı beklemeyin, Lawson Wong, elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimi ile kağıdın başyazarı. “Şu an olduğu gibi, hâlâ ticarileştirmeden çok uzak” dedi.

Nesne tespitinin iyileştirilmesi robotların ev işlerini tamamlamada tek adımlık bir adımdır.

Robotların evde yararlı işler yapabilmeleri için Masada kaç tane bardak ve tabak bulunduğunu bilmek daha doğru olduğunu söyledi. Örneğin, bir yemek hazırlamak için bir robot kullanılıyorsa, yemek pişirmek için hangi sıcaklığın ne pişirildiğini veya reçetenin içeriğini nerede bulacağını bilmek zorunda kalacaktı.

Yine de, algoritma sonuçta meydana gelen değişikliklerin daha iyi hesaplanmasına yardımcı olabilir. insanlar nesneleri taşıdıklarında ve eşya ekledikçe veya çıkardıklarında bir evde.

“Kullandığımız yazılım zaman içinde hareket eden nesneleri yakalamamıza izin vermiyor” diyor Wong.

Çoklu perspektif algoritmalar bir robotun tanımlamasına izin veriyor. Tek bir perspektif kullanarak mümkün olandan dört kat daha fazla nesne ve bu algoritmalar da araştırmacılara göre yanlış tanımlamaların azaltılmasına yardımcı olur.

“Eğer standart görüntü algılamayla [görüntüleri] çalıştırırsanız, Nesnelerin çoğu, ”diyor Wong.

Algoritma aynı zamanda, çoklu-perspektif yaklaşımın bir dezavantajını da başarılı bir şekilde ele alıyordu: zaman alıcı olduğunu kanıtlayabiliyor, çünkü robotun yapması gereken hesaplamaların katlanarak arttığı ve çoğu zaman robotun tamamladıktan görevler yeterince çabuk.

Araştırmacılar, nesne tanıma araçlarının çoğu kez, nesne tanıma, yapay zekanın en çok araştırılan konularından biri olmasına rağmen başarısız olduğunu belirtiyorlar.