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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16765)
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
30 Tháng Bảy 2019
Tính đến tháng 07/2019, nhiều nhà sản xuất smartphone muốn thoát khỏi thẻ SIM vật lý. Đây là một trong những phần khó khăn nhất khi thiết kế điện thoại vì chúng cần một loại khe hoặc ngăn kéo để đặt SIM vào, chiếm không gian và cũng là điểm dễ bị nước hoặc bụi bẩn xâm nhập.
30 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Bộ trưởng Ngân khố Australia cho rằng Google và Facebok cần có trách nhiệm và các hoạt động của họ cần minh bạch hơn. Không có lựa chọn nào khác ngoài việc đưa ra một chế độ pháp lý và lập pháp phù hợp hơn để bảo vệ quyền riêng tư của công chúng.
29 Tháng Bảy 2019
Từng là niềm tự hào của giới start-up Trung Quốc, khi mới IPO đã trở thành những chú kỳ lân, nhưng hiện nay các công ty lại gặp muôn vàn khó khăn khi tiếp tục phát triển trong một thị trường cạnh tranh đầy khốc liệt.
29 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, Tổng thống Donald Trump cập nhật Twitter: “Nếu bất kỳ ai đánh thuế họ, đó nên là quê hương của họ, nước Mỹ. Chúng tôi sẽ sớm công bố hành động đáp lại sự dại dột của Macron. Tôi luôn nói rằng rượu Mỹ tốt hơn rượu Pháp nhiều”.
29 Tháng Bảy 2019
Startup, chính phủ và nhiều tổ chức đang chạy đua chống lại deepfake giữa nỗi lo ảnh và video làm giả sẽ bị lợi dụng để tạo ra mâu thuẫn trước cuộc bầu cử Tổng thống Mỹ 2020.
29 Tháng Bảy 2019
Dù việc xác thực dựa trên nhiều yếu tố, theo một số chuyên gia làm việc tại các công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc, những hệ thống giám sát mới nhất có khả năng nhận diện khá chính xác. Quan điểm của họ được đưa ra dựa trên các nghiên cứu mới về kỹ thuật giám sát nằm ngoài hệ thống nhận diện gương mặt. Chúng bao gồm xác định gương mặt lộ một phần, dáng đi và các đặc điểm cơ thể khác biệt. Nhận diện gương mặt là công nghệ đang được trọng dụng nhưng cũng thu hút không ít ý kiến trái chiều. Hồi tháng 05/2019, thành phố Oakland của Mỹ cấm sử dụng phần mềm nhận diện gương mặt vì lo ngại nó cho kết quả sai.