Искусственный интеллект научился предсказывать тактильные ощущения на глаз
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Исследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) научили нейросеть по внешнему виду объекта предсказывать тактильные ощущения, которые могут возникнуть от прикосновения к нему, и наоборот.
Как пишет The Next Web, вкратце о своей работе исследователи рассказали на конференции CVPR-2019, стартовавшей в Лонг-Бич в Калифорнии 16 июня.
Несмотря на активное развитие систем машинного зрения и осязания, современные роботы все еще ограничены в своем взаимодействии с окружающим миром. Предполагается, что обучение машин предсказывать тактильные ощущения от взаимодействия с предметами или предсказывать их внешний вид на основе таких ощущений, позволит роботам быстрее, безопаснее и точнее манипулировать объектами.
Для обучения нейросети исследователи из MIT CSAIL использовали промышленного робота Kuka, манипулятор которого был оснащен тактильной системой GelSight. Она представляет собой сенсор с камерой, многоцветной светодиодной подсветкой и гелевым слоем. При взаимодействии с объектами гелевый слой деформируется. Эти деформации подсвечиваются светодиодами и регистрируются камерой. Впоследствии на основании нескольких кадров деформации система составляет трехмерную модель части объекта, с которой контактировала система GelSight.
При обучении робот Kuka касался различных объектов, собирая данные о тактильных ощущениях от таких касаний. Одновременно велась видеозапись таких прикосновений. В общей сложности робот Kuka перетрогал 200 различных бытовых предметов. Общее количество касаний составило 12 тысяч.
Затем на основе полученных записей исследователи составили базу данных, содержащую 3 миллиона кадров с видеозаписей, сопоставленных с тактильными данными. Базу данных исследователи назвали VisGel. Эта база в дальнейшем и использовалась для обучения нейросети.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев