İnsanlar olarak, ister elma gibi katı bir nesne olsun, ister bir bardak gibi şeffaf olsun, bir masadan nesneleri alırken pek sorun yaşamıyoruz. Ancak bilgisayarlar ve robotlar için bu farklı bir hikaye, ancak ClearGrasp adlı yeni bir algoritma sayesinde bu geçmişte kalabilir.
Geçenlerde açıklandı Google'ın AI Blogu, Google araştırmacılarından, Columbia Üniversitesi'nden ve Synthesis AI'den oluşan bir ekibin, RGB-D dışındaki şeffaf bir nesneden 3D verileri doğru bir şekilde tahmin edebilen yeni makine öğrenimi algoritması Görüntüler. Çoğu görüntüleme modeli, ister masa ister masa olsun, tüm yüzeyleri varsayan katı nesnelere dayandığından soda kutusu, Lambertian'dır - ışığı her yöne eşit olarak yansıtırlar - şeffaf nesneler poz verebilir sorunlar. Bunun nedeni, bu nesnelerin yalnızca ışığı yansıtmakla kalmayıp aynı zamanda ışığın da kırılması ve dolayısıyla görüntüleme sistemleri için sorunlara neden olmasıdır.
Verizon, Pixel 4a'yı yeni Sınırsız hatlarda ayda sadece 10 ABD doları karşılığında sunuyor
Nesne görüntüleme, depolardan, otomotiv endüstrilerinden birçok uygulamada, hatta mutfaklarda bile kullanılıyor. Dolayısıyla, yalnızca katı nesneleri değil, aynı zamanda şeffaf bir nesneyi de görme yeteneği, birçok nedenden dolayı caziptir. Bu yeni AI modeli, bilgisayarlara RGB-D kameralardan yakalanan 3B görüntülerden derinliği yeniden oluşturabilmeyi öğretiyor.
Araştırma ekipleri, nesne algılama doğruluğunu artırmak için makine öğrenimi modeline büyük miktarda veri besledi "seç ve yerleştir" robot sistemi için modeller, adından da anlaşılacağı gibi, nesneleri alıp başka bir yere yerleştirir yer. Yeni öğrenme sistemi, robotun bir paralel çeneli tutucu kullanarak şeffaf nesneleri doğru bir şekilde algılama ve yakalama yeteneğini emme çenesi kullanırken% 12'den% 74'e ve% 64'ten% 86'ya yükseltti.
Robotik kullanımının artması ve yeni uygulamalarla yeteneklerinin uygulandığını görüyoruz. Bu yeni araştırma sadece robotların kullanımını daha da artıracak. Bununla birlikte, bilgisayar görüntüleme yalnızca nesneleri robot yakalamak için değil, evlerde, arabalarda ve diğer pek çok şekilde kameralar için de kullanılıyor - öyleyse bu sistemler için gelecekte ne beklenebilir?