Emberként általában nincs sok gondunk, ha tárgyakat ragadunk meg egy asztalról, legyen szó szilárd tárgyról, például almáról, vagy ha átlátszóak, mint például egy pohár. Számítógépek és robotok esetében azonban ez egy másik történet, de a ClearGrasp nevű új algoritmusnak köszönhetően ez már a múlté lehet.
Elmagyarázta egy nemrégiben A Google AI blogja, leírják, hogy a Google kutatóinak egy csoportja, a Columbia Egyetem és a Synthesis AI hogyan tudták kifejleszteni a új gépi tanulási algoritmus, amely pontosan képes megbecsülni a 3D adatokat egy átlátszó objektumból az RGB-D-n kívül képek. Mivel a legtöbb képalkotó modell szilárd objektumokon alapszik, amelyek minden felületet felvesznek, legyen az asztal vagy a szódabikarbóna Lambertianus - minden irányban egyenletesen tükrözi a fényt - átlátszó tárgyak jelenthetnek problémák. Ezek az objektumok ugyanis nemcsak a fényt tükrözik, hanem a fény is megtörik, ami viszont problémákat okoz a képalkotó rendszerek számára.
A Verizon a Pixel 4a készüléket mindössze 10 USD / hó áron kínálja az új Unlimited vonalakon
Az objektum képalkotást számos alkalmazásban használják a raktárakban, az autóiparban, még a konyhákban is használják. Tehát az a képesség, hogy nemcsak szilárd tárgyakat, hanem átlátszó tárgyakat is láthat, sokféle okból vonzó. Ez az új AI-modell arra tanítja a számítógépeket, hogy képesek legyenek rekonstruálni a mélységet az RGB-D kamerákról készített 3D-s képekből.
A kutatócsoportok nagy mennyiségű adatot vittek be a gépi tanulási modellbe, hogy növeljék az objektumok észlelésének pontosságát modellek a "pick and place" robotrendszerükhöz, amely, ahogy a neve is mutatja, tárgyakat vesz fel és helyez el egy másikban elhelyezkedés. Az új tanulási rendszer 12% -ról 74% -ra, a szívópofa használata esetén pedig 64% -ról 86% -ra növelte a robot képességét az átlátszó tárgyak pontos észlelésére és megragadására egy párhuzamos állkapocsfogóval.
A robotika használatának növekedésével és az új alkalmazásokkal azt látjuk, hogy képességeiket alkalmazzák. Ez az új kutatás csak még jobban felerősíti a robotok használatát. A számítógépes képalkotást azonban nem csak tárgyak megragadására használják, hanem otthoni fényképezőgépekhez, autókhoz és sok más módon is - hát ki tudja, mi lehet ezeknek a rendszereknek a jövő?