Член

Моделът на Google ClearGrasp AI изчиства нещата за компютрите

Като хора обикновено нямаме голям проблем да грабнем предмети от маса, независимо дали са твърди предмети, като ябълка или са прозрачни като да речем чаша. За компютрите и роботите обаче това е друга история, но благодарение на нов алгоритъм, наречен ClearGrasp, това може да се превърне в минало.

Обяснено в наскоро в AI блог на Google, описано е как екип от изследователи на Google, Колумбийския университет и Synthesis AI са успели да разработят нов алгоритъм за машинно обучение, който може точно да изчисли 3D данни от прозрачен обект извън RGB-D изображения. Тъй като повечето образни модели се базират на твърди обекти, които поемат всички повърхности, независимо дали става дума за маса или a сода, са ламбертиански - те отразяват светлината равномерно във всички посоки - прозрачните предмети могат да представляват проблеми. Това е така, защото тези обекти не само отразяват светлината, но светлината също се пречупва, което от своя страна причинява проблеми за системите за изображения.

Verizon предлага Pixel 4a само за $ 10 / месец на нови неограничени линии

Изобразяването на обекти се използва в много приложения от складове, автомобилна индустрия, по дяволите дори се използва в кухни. Така че способността не само да виждате твърди обекти, но и прозрачен обект, е привлекателна по множество причини. Този нов модел на AI учи компютрите да могат да реконструират дълбочина от 3D изображения, заснети от RGB-D камери.

Изследователските екипи подават големи количества данни в модела за машинно обучение, за да увеличат точността на откриването на обектите им модели за тяхната роботна система "вземи и постави", която, както подсказва името, взима предмети и ги поставя в друга местоположение. Новата учебна система увеличи способността на робота точно да открива и улавя прозрачни обекти, използвайки захващане с паралелна челюст от 12% на 74% и от 64% на 86%, когато използва смукателна челюст.

С увеличаването на използването на роботиката и новите приложения виждаме, че се прилагат техните възможности. Това ново изследване само ще засили още повече използването на роботи. Компютърните изображения обаче не се използват само за грабване на предмети от роботи, а се използват за камери в домове, коли и по много други начини - така че кой знае какво бъдеще може да има за тези системи?

instagram story viewer