הגדרה מחדש של רובוטיקה: פתרון החזון המכונה החדשני של אוניברסיטת Purdue

חוקרים מאוניברסיטת פרדו המוערכת עשו קפיצת מדרגה משמעותית בתחום הרובוטיקה, ראיית המכונה והתפיסה. שֶׁלָהֶם גישה פורצת דרך מציע שיפור ניכר ביחס לטכניקות קונבנציונליות, ומבטיח עתיד שבו מכונות יוכלו לתפוס את סביבתן בצורה יעילה ובטוחה יותר מאי פעם.

היכרות עם HADAR: קפיצה מהפכנית בתפיסת מכונה

זובין ג'ייקוב, פרופסור חבר להנדסת חשמל ומחשבים של אלמור, בשיתוף עם מדען המחקר Fanglin Bao, הציג שיטה חלוצית בשם HADAR, קיצור של זיהוי וטווח טווח בעזרת חום. החדשנות שלהם זכתה לתשומת לב רבה, והכרה זו העצימה את הציפייה סביב היישומים הפוטנציאליים של HADAR במגזרים שונים.

באופן מסורתי, תפיסת המכונה הייתה תלויה בחיישנים פעילים כמו LiDAR, מכ"ם וסונאר, אשר פולטים אותות כדי לאסוף נתונים תלת מימדיים על סביבתם. עם זאת, שיטות אלה מציבות אתגרים, במיוחד כשהן מוגדלות. הם נוטים לאותת הפרעות ואף עלולים להוות סיכונים לבטיחות האדם. המגבלות של מצלמות וידאו בתנאי תאורה נמוכים ו'אפקט הרוחות' בהדמיה תרמית קונבנציונלית סיבכו עוד יותר את תפיסת המכונה.

HADAR מבקשת להתמודד עם אתגרים אלו. "חפצים וסביבתם פולטים ומפזרים קרינה תרמית ללא הרף, מה שמוביל לתמונות חסרות טקסטורה הידועים כ'אפקט הרפאים'", פירט באו. הוא המשיך, "תמונות תרמיות של פניו של אדם מציגות רק קווי מתאר וקצת ניגודיות טמפרטורה; אין תכונות, מה שגורם לזה להיראות כאילו ראית רוח רפאים. אובדן מידע, מרקם ותכונות זה מהווה חסם דרכים לתפיסת מכונה באמצעות קרינת חום."

הפתרון של HADAR הוא שילוב של פיזיקה תרמית, הדמיה אינפרא אדום ולמידת מכונה, המאפשר תפיסת מכונה פסיבית לחלוטין ומודעת לפיזיקה. ג'ייקוב הדגיש את שינוי הפרדיגמה שחולל בהדר, וקבע, "העבודה שלנו בונה את היסודות התיאורטיים של המידע של תפיסה תרמית כדי להראות שחושך גמור נושא את אותה כמות מידע כמו אור יום. האבולוציה גרמה לבני אדם להיות מוטים כלפי שעות היום. תפיסת מכונה של העתיד תתגבר על הדיכוטומיה ארוכת השנים הזו בין יום ללילה".

השלכות מעשיות וכיוונים עתידיים

האפקטיביות של HADAR הודגשה על ידי יכולתו לשחזר מרקמים בתרחיש לילה בשטח. "חזון HADAR TeX השחזר מרקמים והתגבר על אפקט הרפאים", ציין באו. הוא תיאר במדויק דפוסים מורכבים כמו אדוות מים וקמטי קליפה, והציג את היכולות החושיות המעולות שלו.

עם זאת, לפני שניתן יהיה לשלב את HADAR ביישומים בעולם האמיתי כמו מכוניות או רובוטים בנהיגה עצמית, יש אתגרים להתמודד. באו ציין, "החיישן הנוכחי גדול וכבד מכיוון שאלגוריתמים של HADAR דורשים צבעים רבים של קרינת אינפרא אדום בלתי נראית. כדי ליישם את זה על מכוניות או רובוטים בנהיגה עצמית, אנחנו צריכים להוריד את הגודל והמחיר ובמקביל להפוך את המצלמות למהירות יותר". השאיפה היא לשפר את קצב הפריימים של החיישן הנוכחי, שכרגע יוצר תמונה בכל שנייה, כדי לענות על הדרישות של כלי רכב אוטונומיים.

מבחינת יישומים, בעוד שה-HADAR TeX vision מותאמת כיום לכלי רכב ורובוטים אוטומטיים, הפוטנציאל שלה משתרע הרבה יותר. מחקלאות והגנה ועד שירותי בריאות וניטור חיות בר, האפשרויות הן עצומות.

כהוקרה על עבודתם פורצת הדרך, ג'ייקוב ובאו השיגו מימון מ-DARPA וזכו ל-$50,000 מקרן Trask Innovation של המשרד למסחור טכנולוגי. הצמד חשף את החדשנות שלהם בפני Purdue Innovates Office of Technology Commercialization, תוך ביצוע הצעדים הראשונים ליצירת פטנט.

מחקר טרנספורמטיבי זה מאוניברסיטת פרדו אמור להגדיר מחדש את גבולות תפיסת המכונה, ולפנות מקום לעתיד בטוח ויעיל יותר ברובוטיקה ומחוצה לה.