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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16823)
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
08 Tháng Năm 2019
Sao Mộc ở gần trông như thế nào? Hầu hết các hình ảnh của Sao Mộc được chụp từ rất xa, từ Trái đất hoặc từ một khoảng cách đủ lớn mà có thể nhìn thấy được gần một nửa hành tinh. Tuy nhiên, hình ảnh quý vị đang xem được sáng tác từ những hình ảnh được chụp tương đối gần, trong đó chưa đến một nửa hành tinh.
08 Tháng Năm 2019
Theo một số nhân viên hiện nay và trước đây của Apple, các cửa hàng bán lẻ đã dần trở nên tập trung vào việc xây dựng thương hiệu hơn là làm hài lòng khách hàng, dẫn tới không ít khiếu nại tại một số cửa hàng Apple Store.
08 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, Google chính thức ra mắt hệ điều hành Android 10 (Android Q) với hàng loạt tính năng mới như hỗ trợ điện thoại màn hình gập, điều hướng bằng cử chỉ giống iPhone, mạng 5G, xử lý các tác vụ máy học, AI ngay trên thiết bị di động, hỗ trợ tính năng Live caption để hiển thị caption giọng nói ngay theo thời gian thực mà không cần sử dụng kết nối mạng, Dark theme chính thức ở mọi giao diện người dùng của máy, tăng cường các tính năng bảo mật cho máy, location,… cùng nhiều thứ khác.
08 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, một công ty cung cấp dịch vụ đi nhờ xe cho biết nhiều chiếc Tesla mà họ mua về để kinh doanh đã gặp phải những vấn đề lớn trong hệ thống cơ điện. Công ty có tên là iUNICORN (còn được biết đến là Shenma Zhuanche), từng mua 278 chiếc xe Tesla từ năm 2016 đến 2017, nhưng có đến 20% số xe gặp vấn đề, và thời gian sửa chữa mất trung bình đến 45 ngày. Kết quả, iUNICORN khẳng định họ thiệt hại đến 970,000 USD vì xe bị lỗi. Tất cả những phương tiện mà công ty đề cập đến đều thuộc dòng Model S hoặc Model X.
08 Tháng Năm 2019
Khoảng đầu tháng 05/2019, Cục Hàng không Liên bang của Mỹ (FAA) đã đưa ra bảng dự báo thị trường máy bay drone trong 20 năm tiếp theo nhằm đề ra các mục tiêu phát triển và quản lý drone từ nay tới năm 2039. Đáng chú ý, FAA cho rằng trong 4 năm tới, thị phần máy bay drone dành cho các hoạt động thương mại sẽ tăng trưởng gấp 3 lần vào năm 2023, trong khi đó drone dùng cho hoạt động cá nhân và phi thương mại sẽ có chiều hướng giảm xuống.
08 Tháng Năm 2019
Theo nguồn tin, nội bộ Ủy ban Châu Âu đã nhất trí rằng đơn kiện của Spotify hồi tháng 03/2019 là có đủ cơ sở, cần phải được điều tra thấu đáo và sớm ngăn chặn nếu tồn tại việc Apple đang tạo lợi thế cho dịch vụ stream nhạc riêng là Apple Music trong khi chèn ép mạnh mẽ các đối thủ khác trên thị trường. Được biết, cuộc điều tra sẽ chính thức bắt đầu trong vài tuần tiếp theo.