Ca oameni, în mod obișnuit nu avem o mare problemă în apucarea obiectelor de pe o masă, indiferent dacă sunt un obiect solid, ca un măr, sau dacă sunt transparente, cum ar fi un pahar. Cu toate acestea, pentru computere și roboți, aceasta este o poveste diferită, dar datorită unui nou algoritm numit ClearGrasp, care poate deveni un lucru din trecut.
Explicat într-un recent în Blogul AI al Google, este descris modul în care o echipă de cercetători Google, Universitatea Columbia și Synthesis AI, au reușit să dezvolte un nou algoritm de învățare automată care poate estima cu exactitate datele 3D dintr-un obiect transparent din RGB-D imagini. Deoarece majoritatea modelelor de imagistică se bazează pe obiecte solide care presupun toate suprafețele, fie că este vorba de o masă sau de o soda poate, este lambertiană - reflectă uniform lumina în toate direcțiile - obiectele transparente pot prezenta Probleme. Acest lucru se datorează faptului că aceste obiecte nu numai că reflectă lumina, ci și lumina este refractată, ceea ce la rândul său provoacă probleme pentru sistemele de imagistică.
Verizon oferă Pixel 4a la doar 10 USD / lună pe noile linii nelimitate
Imaginea obiectelor este utilizată în multe aplicații din depozite, industrii auto, naiba, este chiar folosită în bucătării. Așadar, capacitatea de a vedea nu numai obiecte solide, ci și un obiect transparent, este atrăgătoare din mai multe motive. Acest nou model AI învață computerele să poată reconstitui adâncimea din imaginile 3D captate de camerele RGB-D.
Echipele de cercetare au introdus cantități mari de date în modelul de învățare automată pentru a crește precizia detecției obiectelor lor modele pentru sistemul lor de robot "pick and place", care, așa cum sugerează și numele, ridică obiecte și le plasează în altul Locație. Noul sistem de învățare a mărit capacitatea robotului de a detecta și apuca cu precizie obiecte transparente folosind un dispozitiv de prindere cu falci paralele de la 12% la 74% și de la 64% la 86% atunci când se utilizează o maxilară de aspirație.
Odată cu utilizarea roboticii în creștere și a noilor aplicații, vedem că se aplică capacitățile acestora. Această nouă cercetare va amplifica și mai mult roboții. Cu toate acestea, imagistica computerizată nu este utilizată doar pentru roboții care apucă obiecte, ci este utilizată pentru camere de luat vederi în case, mașini și multe alte moduri - deci cine știe ce poate avea viitorul pentru aceste sisteme?