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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16777)
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
09 Tháng Bảy 2019
Khi quả tên lửa mang theo module đầu tiên của Trạm Vũ trụ Quốc tế (ISS) được phóng đi tại Kazakhstan tháng 11/1998, giới chức NASA tuyên bố trạm sẽ đóng vai trò là ngôi nhà của các phi hành gia trên quỹ đạo Trái Đất trong ít nhất 15 năm.
09 Tháng Bảy 2019
Khoảng đầu tháng 07/2019, Hàn Quốc cho biết có thể tính đến các giải pháp trả đũa lệnh cấm xuất khẩu vật liệu công nghệ cao của Nhật Bản sang Hàn Quốc, gây ảnh hưởng đến nguồn cung chip nhớ và màn hình trên thế giới.
09 Tháng Bảy 2019
Người đi bộ tại Úc nếu bị bắt gặp vừa nhìn vào màn hình điện thoại vừa qua đường sẽ bị phạt 200 AUD, nếu một dự luật mới có liên quan được chính phủ thông qua.
08 Tháng Bảy 2019
Khoảng đầu tháng 07/2019, sau khoảng thời gian khủng hoảng, Huawei sẽ phải làm việc nhiều hơn để hạn chế phụ thuộc vào công nghệ phương Tây. Điều này có thể khiến các nhà cung ứng Mỹ bị ảnh hưởng.
08 Tháng Bảy 2019
Khoảng đầu tháng 07/2019, trang tin FT đưa tin rằng một nhóm các nhà khoa học điện toán lượng tử nổi tiếng nhất của Anh đã âm thầm rời sang Thung lũng Silicon để thành lập một startup gọi là PsiQ. Thứ thu hút họ chính là lượng vốn đầu tư mạo hiểm khổng lồ không thể có được ở Châu Âu.
08 Tháng Bảy 2019
Sao Thổ không bao giờ hiển thị pha lưỡi liềm – khi nhìn từ Trái đất.