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

26 Tháng Mười Hai 20158:00 CH(Xem: 17047)
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
24 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, Samsung Electronics chính thức gửi lời xin lỗi tới những công nhân bị mắc bệnh ung thư và người nhà của những người đã mất. Công ty thừa nhận đã thất bại trong việc tạo ra một môi trường làm việc an toàn tại các nhà máy sản xuất chất bán dẫn và màn hình của mình.
23 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, Apple đã mua lại Silk, một startup công nghệ kín tiếng chuyên cung cấp giải pháp bảo mật và hệ thống theo dõi cho các doanh nghiệp. Dù chưa rõ giá trị của thương vụ, nhưng theo trang The Information, startup Silk có quy mô tương đối nhỏ và chỉ gọi vốn được 4 triệu USD.
23 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, theo trang The Wall Street Journal, Apple đã giảm giá bán của iPhone XR tại Nhật Bản. Việc giảm giá sẽ bắt đầu áp dụng ngay trong tuần tiếp theo, nhưng báo cáo không cho biết mức giá giảm chính xác là bao nhiêu.
23 Tháng Mười Một 2018
Ngày 17/11/2018, chỉ một giờ trước khi mặt trời mọc, một thiên thạch sáng chói và đầy màu sắc lóe lên qua khoảng trời trước bình minh trong lành. Bên trên một biển mây, khoảnh khắc buổi sáng mùa thu ấn tượng được chụp từ Hochblauen, một đỉnh núi cao 1165 mét ở Rừng Đen (Black Forest) miền nam nước Đức.
23 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, ở Trung Quốc, hệ thống nhận diện gương mặt đang được thử nghiệm để giám sát các hành vi vi phạm của người dân. Tuy nhiên, công nghệ hiện đại cũng có một số hạn chế, như tình huống mới được chia sẻ rộng rãi trên mạng xã hội Weibo: hệ thống nhận diện nhầm hình ảnh trên quảng cáo thành người vi phạm giao thông.
23 Tháng Mười Một 2018
Chương trình tìm lỗ hổng săn tiền thưởng của Facebook là một hoạt động thường niên, để khuyến khích các nhà nghiên cứu bảo mật tham gia trợ giúp Facebook khắc phục các lỗ hổng bảo mật trước khi bị tin tặc khai thác. Theo công bố, bất kỳ nhà nghiên cứu bảo mật nào tìm thấy lỗ hổng bảo mật trong các sản phẩm, dịch vụ thuộc sở hữu của Facebook như Instagram, WhatsApp và Oculus cho phép tin tặc chiếm tài khoản, quyền truy cập sẽ được nhận thưởng.