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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 16845)
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
13 Tháng Tư 2019
Trong quá trình tạo ra một danh sách toàn diện về những loài vi khuẩn có trên ISS, các nhà khoa học tại NASA không khỏi bất ngờ khi phát hiện tồn tại rất nhiều sự sống khác ngoài con người trong một môi trường chật hẹp như vậy.
12 Tháng Tư 2019
Trong chương trình tài liệu BBC Panorama với tên gọi "Can we trust Huawei?", ông Levy cho biết: “Khả năng bảo mật của Huawei gần như chẳng có gì – nó đang được triển khai như trong những năm 2000 – nó rất, rất vô dụng. Không thấy có gì mang lại cho chúng tôi sự tự tin rằng chương trình chuyển đổi sẽ làm những gì mà họ nói là nó sẽ làm”.
12 Tháng Tư 2019
Để có thể hỗ trợ giao dịch với loại tiền tệ không quá thông dụng, Google đã hợp tác với MMTC-PAMP, tổ chức hàng đầu về ngành công nghiệp kim loại quý tại Ấn Độ, nhằm tích hợp tính năng giao dịch với vàng 24 carat cho người dùng tại Ấn Độ.
12 Tháng Tư 2019
Khoảng đầu tháng 04/2019, trong một đoạn video dài 7 phút được phát cho các phóng viên ở Tokyo, Carlos Ghosn không ngừng chỉ trích những người cộng sự cũ đã âm mưu “đâm sau lưng”, buộc ông phải bị giáng chức, vướng vào lao lý và nghiêm trọng nhất là đe dọa đến tương lai của một trong những nhà sản xuất xe hơi hàng đầu Nhật Bản - Nissan.
12 Tháng Tư 2019
Tinh vân Rosette, Tinh vân Hoa Hồng (hay NGC 2237) không chỉ là đám mây vũ trụ gợi lên hình tượng của loài hoa tình yêu, mà còn là một trong những tinh vân nổi tiếng nhất.
12 Tháng Tư 2019
Theo công bố vào tháng 11/2018, công cụ quyên góp từ thiện của Facebook đã giúp các tổ chức phi lợi nhuận quyên được hơn 1 tỷ USD từ các cá nhân hảo tâm trên toàn thế giới. Không chỉ vậy, theo phân tích mới nhất tính năng quyên tiền từ thiện còn có thể giúp Facebook tạo ra hàng tỷ USD doanh thu trong thời gian dài.