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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16728)
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
06 Tháng Chín 2019
Khoảng đầu tháng 09/2019, trong sự kiện IFA 2019, HMD Global đã công bố 3 mẫu điện thoại cơ bản gồm Nokia 800 Tough, Nokia 110 và Nokia 2720 Flip. Nếu Nokia 800 Tough là mẫu máy siêu bền, Nokia 110 là mẫu máy siêu rẻ, Nokia 2720 Flip lại mang trở lại thiết kế nắp gập mà nhiều người từng yêu thích.
06 Tháng Chín 2019
Thời gian qua, Deepfake đã chứng tỏ nó là một công cụ có phần nguy hiểm và có thể bị lợi dụng vào mục đích xấu, thay vì trình diễn khả năng của AI trong tương lai (như vụ kẻ gian lừa đảo hơn 240,000 USD nhờ cuộc gọi giả giọng CEO bằng Deepfake).
06 Tháng Chín 2019
Khoảng đầu tháng 09/2019, theo sau động thái của Pinterest, Facebook cũng đã áp dụng một sáng kiến mới nhằm chống lại thông tin sai lệch về vaccine trên nền tảng của hãn. Hiện nay, bất cứ khi nào người dùng tìm kiếm nội dung liên quan đến vaccine, Facebook sẽ hiển thị một cửa sổ nhắc nhở họ truy vấn thông tin từ nguồn đáng tin cậy.
06 Tháng Chín 2019
Những ngôi sao khổng lồ trong Dải Ngân hà của chúng ta có cuộc đời rất ngoạn mục.
06 Tháng Chín 2019
Không còn cách đặt tên theo món ngọt, Google quyết định gọi phiên bản mới nhất theo cách không thể đơn giản hơn: Android 10.
06 Tháng Chín 2019
Nếu thời gian gần đây quý vị thường nhận được những tin nhắn quảng cáo, hoặc những cuộc gọi mời chào mua bất động sản, trong khi hoàn toàn không hề quan tâm đến những điều đó. Rất có thể là số điện thoại liên kết với tài khoản Facebook của quý vị đã bị tiết lộ, mà nguyên nhân chính là do lỗi bảo mật của Facebook.