რობოტები
AI იყენებს ვიზუალურ გარეგნობას დრონების დისტანციის შესაფასებლად
ახალი ოპტიკურ ნაკადზე დაფუძნებული სასწავლო პროცესი, რომელიც შემუშავებულია TU Delft-ისა და ვესტფალიის გამოყენებითი მეცნიერებების უნივერსიტეტის მკვლევართა ჯგუფის მიერ, საშუალებას აძლევს რობოტებს შეაფასონ მანძილი ობიექტების ვიზუალური იერსახის მეშვეობით. ვიზუალური გარეგნობა შეიძლება შეიცავდეს ფაქტორებს, როგორიცაა ფორმა, ფერი და ტექსტურა.
ამ AI-ზე დაფუძნებული სწავლის სტრატეგიის გამოყენებით, მცირე მფრინავი დრონების ნავიგაცია შეიძლება გაუმჯობესდეს.
სტატია გასულ თვეში გამოქვეყნდა ბუნების მანქანის ინტელექტი.
რობოტები მწერების წინააღმდეგ
იმისათვის, რომ პატარა მფრინავ რობოტებს ჰქონდეთ ავტონომიის იგივე დონე, რასაც ვხედავთ დიდ თვითმართველ მანქანებში, მათ უნდა აჩვენონ იგივე განვითარებული ინტელექტი მფრინავ მწერებში, რაც შეიძლება გაკეთდეს მაღალეფექტური AI სისტემებით.
მცირე მფრინავი რობოტები, რომლებიც ამჟამად ბაზარზე არიან, არ ატარებენ საჭირო რაოდენობის სენსორებს და გადამამუშავებელ ენერგიას, რაც ამ ტექნოლოგიის ირგვლივ ერთ-ერთი ყველაზე დიდი გამოწვევაა.
ბუნებრივ სამყაროში მწერები ეყრდნობიან „ოპტიკურ ნაკადს“, ანუ როგორ მოძრაობენ ობიექტები მწერების ხედვით. ეს ოპტიკური ნაკადი არის ის, რაც მათ საშუალებას აძლევს დაეშვან ყვავილებზე და თავი აარიდონ მტაცებლებს. ამ ოპტიკურ ნაკადში გასაკვირი ის არის, რომ ის მარტივია, მიუხედავად იმისა, რომ გამოიყენება რთული ამოცანებისთვის.
გვიდო დე კრუნი არის ბიო-ინსპირირებული მიკრო საჰაერო მანქანების პროფესორი და სტატიის პირველი ავტორი.
”ჩვენი მუშაობა ოპტიკურ ნაკადის კონტროლზე დაიწყო ენთუზიაზმით მფრინავი მწერების მიერ გამოყენებული ლეგანტური, მარტივი სტრატეგიების მიმართ,” - თქვა მან. „თუმცა, კონტროლის მეთოდების შემუშავება მფრინავ რობოტებში ამ სტრატეგიების რეალურად განსახორციელებლად შორს იყო ტრივიალურისგან. მაგალითად, ჩვენი მფრინავი რობოტები რეალურად არ დაეშვნენ, მაგრამ დაიწყეს რხევა, განუწყვეტლივ ასვლა-ქვევით, სადესანტო ზედაპირის ზემოთ“.
ოპტიკური ნაკადი
ოპტიკური ნაკადის ორი ძირითადი შეზღუდვა არსებობს. პირველ რიგში, ის გვაწვდის შერეულ ინფორმაციას მანძილისა და სიჩქარის შესახებ და არ იძლევა ინფორმაციას თითოეული მათგანის შესახებ ცალკე. მეორეც, ოპტიკური ნაკადი ძალიან მცირეა დრონის მოძრაობის მიმართულებით, რაც გავლენას ახდენს დაბრკოლებების თავიდან აცილებაზე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, რობოტს ყველაზე მეტად უჭირს ობიექტების აღმოჩენა.
„ჩვენ მივხვდით, რომ ოპტიკური ნაკადის ორივე პრობლემა გაქრებოდა, თუ რობოტები შეძლებდნენ არა მხოლოდ ოპტიკური ნაკადის ინტერპრეტაციას, არამედ მათ გარემოში არსებული ობიექტების ვიზუალური იერსახის ინტერპრეტაციას“, - თქვა გვიდო დე კრუნმა. ”ეს საშუალებას მისცემს რობოტებს დაინახონ მანძილი ობიექტებამდე სცენაზე, ისევე, როგორც ჩვენ ადამიანებს შეგვიძლია შევაფასოთ მანძილი უძრავ სურათზე. ერთადერთი კითხვა იყო: როგორ შეიძლება რობოტმა ისწავლოს ასეთი მანძილების დანახვა?”
მკვლევარების მიერ შემუშავებულ ახალ მიდგომაში, რობოტები ეყრდნობიან რხევებს, რათა გაიგონ, როგორ გამოიყურებიან მათ გარემოში არსებული ობიექტები მანძილის მიხედვით. მაგალითად, დრონს შეუძლია გაიგოს, თუ რამდენად მშვენიერია ბალახის ტექსტურა დაშვების დროს მის სიმაღლეზე.
კრისტოფ დე ვაგტერი არის TU Delft-ის მკვლევარი და სტატიის თანაავტორი.
”ვიზუალური გარეგნობის საშუალებით მანძილის დანახვის სწავლამ გამოიწვია ბევრად უფრო სწრაფი, გლუვი დაშვება, ვიდრე ადრე მივაღწიეთ”, - თქვა მან. „უფრო მეტიც, დაბრკოლებების თავიდან ასაცილებლად, რობოტებს ახლა ასევე შეეძლოთ ფრენის მიმართულებით დაბრკოლებების დანახვა ძალიან ნათლად. ამან არა მხოლოდ გააუმჯობესა დაბრკოლებების გამოვლენის შესრულება, არამედ საშუალება მისცა ჩვენს რობოტებს, დაეჩქარებინათ.
ახალი განვითარება გავლენას მოახდენს მფრინავ რობოტებზე, რომლებსაც აქვთ შეზღუდული რესურსები და ის განსაკუთრებით სასარგებლოა მათთვის, ვინც მუშაობს შეზღუდულ გარემოში.
