Đại Học Cambridge Dạy Robot, Xe “Nhìn Thấy” Giống Như Con Người

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16702)
Đại Học Cambridge Dạy Robot, Xe “Nhìn Thấy” Giống Như Con Người
blank
Một trong những điều khó khăn nhất trong việc dạy máy móc là: làm thế nào để nó có thể nhìn thấy. Phần cứng của máy móc hiện nay chưa thể giải quyết được vấn đề, vì nó đòi hỏi khả năng nhận diện, phân loại và sử dụng các đối tượng.

Tuy nhiên, hạ tuần tháng 12/2015, các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Cambridge đã phát triển hai công nghệ mới có thể mang đến khả năng nhìn thấy thực sự cho các robot, dựa trên công nghệ deep learning.

Theo đó, các nhà nghiên cứu đang tập trung để mang những công nghệ mới đưa vào sử dụng cho xe tự lái. Ngoài ra, công nghệ mới còn khá hữu ích cho công nghệ tăng cường thực tế ảo augmented reality, hay các loại camera giám sát. Hai công nghệ mới được gọi là SegNet và một hệ thống chưa được đặt tên.

SegNet là ứng dụng nhận dạng trong thời gian thực, có thể nhận diện các đối tượng chính xác hơn cả các hệ thống radar tiên tiến nhất trên xe ô tô bán tự hành hiện nay. Cụ thể, nó có thể xác định nội dung hình ảnh quét được, và phân loại các vật thể trong ảnh thành 12 loại khác nhau, chẳng hạn như đường đi, biển báo, người đi bộ, các tòa nhà,...

Hệ thống sẽ hoạt động trong gần như tất cả điều kiện ánh sáng, bao gồm cả ban đêm, và nhận diện hình ảnh theo thời gian thực. Mặc dù hướng đến môi trường đô thị, SegNet cũng có khả năng nhận diện các vật thể ở vùng nông thôn, và trong các điều kiện thời tiết khác nhau, nhờ vào công nghệ deep learning.


Alex Kendall, một nghiên cứu sinh thuộc Khoa Kỹ thuật cho biết: “Hệ thống nhận biết vật thể trong hình ảnh rất tốt vì nó trải qua rất nhiều cuộc luyện tập. Tuy nhiên, còn rất nhiều việc phải làm để khiến nó tốt hơn nữa”.

Được biết, hệ thống đã được "đào tạo" bởi các nghiên cứu sinh với hơn 5,000 hình ảnh đường phố khác nhau. Mỗi điểm ảnh trong hình đều được phân loại và đánh dấu vật thể để hệ thống tham khảo. Từ đó, SegNet sẽ "học" cách nhận ra những vật thể đó theo thời gian, dần dần nó sẽ có thể nhận diện hình ảnh mà không cần có đánh dấu.

Đi cùng với Segnet là hệ thống nhận diện địa điểm qua những gì nó nhìn thấy trong camera. Hệ thống này chính xác hơn nhiều so với GPS, và sẽ hoạt động ở bất kỳ môi trường nào có camera, chẳng hạn như trong nhà, hoặc kể cả trong các điều kiện thiếu sáng như đường hầm,...

Hiện hệ thống có thể xác định được vị trí của camera trong hoặc ngoài toà nhà một cách chính xác. Được biết, ban đầu nó sẽ được sử dụng trên các robot; trong tương lai sẽ là xe tự lái và các thiết bị đeo thông minh.

Thông tin chi tiết về cả 2 công nghệ mới sẽ được trình bày tại Hội nghị quốc tế International Conference on Computer Vision ở Chile.
56Vote
41Vote
38Vote
25Vote
14Vote
324
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
01 Tháng Mười 2019
Khoảng cuối tháng 09/2019, trong một thông báo ngắn gửi tới các phóng viên, Rob Strayer, trợ lý ngoại trưởng Mỹ về chính sách an ninh mạng, tiết lộ rằng nhiều khả năng chính phủ Mỹ sẽ không gia hạn việc tạm hoãn thi hành lệnh cấm hợp tác giữa các công ty Mỹ với Huawei.
30 Tháng Chín 2019
Tỷ phú Bill Gates nổi lên nhờ vào thế giới của hệ điều hành và máy tính, ở đó, tri thức mà ông có khiến nhiều người nể phục. Nhưng dù đi đâu, ông vẫn luôn mang theo một chiếc túi bên mình, trong đó có gì?
30 Tháng Chín 2019
Khoảng cuối tháng 09/2019, các nhà khảo cổ học đã phát hiện ra bằng chứng đầu tiên cho thấy rằng người cổ đại ở Châu Âu đã cai sữa cho trẻ sơ sinh theo cách gần như tương tự mà chúng ta làm ngày nay - sử dụng bình sữa chuyên dụng để nuôi trẻ em bằng các loại sữa động vật như bò, dê hoặc cừu.
30 Tháng Chín 2019
Trong thế giới của kỹ thuật vật liệu, có hai khái niệm chính là sức mạnh vật chất và khả năng giãn nở. Sức mạnh là khái niệm khá dễ hiểu, còn khả năng mở rộng quan trọng là vì nó cho phép một vật liệu được mở rộng hoặc kéo dài ra, tạo nên nhiều thay đổi hữu ích cho sản phẩm. Cả hai đều là sự đánh đổi cho nhau: một vật liệu mạnh hơn, như thép, sẽ không có khả năng giãn nở cao, chẳng hạn như cao su.
30 Tháng Chín 2019
Lớp “da” nhân tạo mới được làm từ silicone và các tiếp xúc điện, có thể uốn cong quanh đầu ngón tay để lập trình cảm giác cầm nắm những đồ vật trong ứng dụng hoặc game thực tế ảo.
30 Tháng Chín 2019
Nhân loại đang sống trong kỷ Anthropocene, thời kỳ bị chi phối bởi tác động của chính chúng ta lên hành tinh. Qua nhiều thế hệ, đặc biệt là sau cách mạng công nghiệp, môi trường sống của chúng ta đã bị thay đổi triệt để.