Уолдо-полювання А.І. Робот вирішує одну з найбільших таємниць життя

$config[ads_kvadrat] not found

Солдатик молодой Исполняет Иван Разумов

Солдатик молодой Исполняет Иван Разумов
Anonim

Машина, призначена для пошуку дитячого книжкового характеру, викликає переполох у соціальних мережах. "Там є Вальдо" - це робот, який використовує комп'ютерне бачення, щоб знайти шапку, одягнену в шапку книг "Where's Waldo", автоматизуючи один з великих стресів п'ятирічних у всьому світі.

Машина була створена креативною агенцією Red Pepper, яка продемонструвала своє створення в серпні 2018 року. Вона використовує Google AutoLine Vision - службу штучного інтелекту на основі хмари, що дозволяє розробникам створювати власні моделі для ідентифікації зображень. Команда завантажила 26 креслень Уолдо для підготовки моделі до встановлення бота. Машина використовує комп'ютер Raspberry Pi, обладнаний бібліотекою PYUARM Python для керування металом UARM. Рука використовує веб-камеру Logitech і OpenCV, щоб ідентифікувати обличчя і відправити назад в Google, помістивши гумову руку, якщо Google повідомить про 95% або більш високу довіру. Робот поділився користувачем Twitter «CKYPT» минулого тижня, і з тих пір отримав майже мільйон переглядів:

Важливе комп'ютерне бачення: AI знаходить Вальдо. pic.twitter.com/LcyTAcCGVZ

- Педро Гарсія (@CKPYT) 12 лютого 2019 року

Детальніше: 13 роботів, які можна купити, щоб відчути, що ви живете в майбутньому

Результати вражають. Його найвищий рекорд для пошуку та ідентифікації матчу становить 4,45 секунди, набагато швидше, ніж зазвичай займає дитина для виконання завдання. Занурення робота з рівняння може зробити цей процес ще швидшим: система, описана в Machine Learning Mastery в 2014 році, описала, як розробники могли використовувати OpenCV, Python і Template Matching для ідентифікації Waldos менш ніж за секунду.

Це може здатися заплутаним способом прийняти задоволення від дитячої книги, але основна технологія має ряд важливих цілей. Комп'ютерне бачення допомагає автономним автопроектам керувати, наприклад, когнітивним пілотом, де система визначає перешкоди і вживає відповідних заходів. Дослідницький проект MIT навчив А.І.розпізнати рецепти їжі на основі зору, після тренування на мільйон рецептів і 800 тисяч фотографій їжі. SpotMini компанії Boston Dynamics також використовує комп'ютерне бачення для підготовки собак-роботів, щоб вони могли пройти по будинку, забрати банку і покласти посуд у посудомийну машину, що є більш корисним, ніж знайти Уолдо.

AutoML може запропонувати уявлення про те, як майбутнє A.I. системи. Дослідник Google Brain Quoc Le розповів Синхронізовано Простий інтерфейс AutoML означає "ми входимо в четверте покоління машинного навчання: машинне навчання, щоб вам не потрібно було багато робити, це все навчиться".

Це навчання може навіть поширитися на місце розташування Вальдо.

$config[ads_kvadrat] not found