Waldo-Hunting A.I. Robotas išsprendžia vieną didžiausių paslapčių

$config[ads_kvadrat] not found

NEW easy way to Hunt Mushrooms - with AI!

NEW easy way to Hunt Mushrooms - with AI!
Anonim

Įrenginys, skirtas rasti vaikų knygą, sukelia jaudulį socialinėje žiniasklaidoje. „Yra„ Waldo “- tai robotas, kuris naudoja kompiuterinę viziją, kad surastų papuošalų kupolą„ Kur yra Waldo “knygų serijoje, automatizuodamas vieną iš penkerių metų didžiųjų įtampų visame pasaulyje.

Mašiną sukūrė kūrybinė agentūra „Red Pepper“, kuri parodė jo kūrimą 2018 m. Rugpjūčio mėn. Ji naudoja „Google“ „AutoML Vision“ - debesų pagrindu veikiančią dirbtinio intelekto tarnybą, kuri leidžia kūrėjams kurti individualius modelius atpažinti vaizdus. Komanda įkėlė 26 „Waldo“ brėžinius modeliui mokyti prieš nustatydama botą. Mašina naudoja Raspberry Pi kompiuterį, kuriame yra PYUARM Python biblioteka, skirta UARM Metal valdymui. Ranka naudoja „Logitech“ kamerą ir „OpenCV“, kad nustatytų veidus ir atsiųstų „Google“, o gumos ranka nuleidžiama, jei „Google“ praneša apie 95 proc. „Twitter“ vartotojas „CKYPT“ praėjusią savaitę pasidalino robotu ir nuo to laiko gavo beveik milijoną peržiūrų:

Kompiuterinė vizija, kuri yra svarbi: AI suranda Waldo. pic.twitter.com/LcyTAcCGVZ

- Pedro Garcia (@CKPYT) 2019 m. Vasario 12 d

Žiūrėti daugiau: 13 robotų, kuriuos galite nusipirkti, kad jaustumėtės kaip jūs gyvenate ateityje

Rezultatai yra įspūdingi. Jo didžiausias įrašas, skirtas surasti ir identifikuoti rungtynes, yra 4,45 sekundės, daug greičiau nei paprastai užtrunka vaikui užbaigti užduotį. Roboto išjungimas iš lygties galėtų padaryti šį procesą dar greitesnį: 2014 m. Mašinų mokymosi meistriškumo aprašyta sistema aprašė, kaip kūrėjai galėtų naudoti OpenCV, Python ir Template Matching, kad nustatytų Waldosą mažiau nei per sekundę.

Tai gali atrodyti kaip spiralinis būdas ištraukti iš vaikų knygą, bet pagrindinė technologija turi daug svarbių naudojimo būdų. Kompiuterinė vizija padeda valdyti autonominius automobilių projektus, tokius kaip „Cognitive Pilot“, kai sistema nustato kliūtis ir imasi atitinkamų veiksmų. MIT mokslinių tyrimų projektas parengė A.I.atpažinti maistinius receptus pagal regėjimą, po vieno milijono receptų ir 800 000 maisto produktų. „Boston Dynamics“ „SpotMini“ taip pat naudoja kompiuterinę viziją, kad mokytų robotų šunis, kad galėtų nuvažiuoti namą, paimti indą ir įdėti indus į indaplovę, o tai yra naudingesnis už Waldo suradimą.

„AutoML“ galėtų pasiūlyti žvilgsnį, kaip ateis A.I. sistemos. „Google“ smegenų tyrėjas Quoc Le pasakė Sinchronizuota „AutoML“ paprasta sąsaja reiškia „mes ketiname pereiti prie ketvirtojo kompiuterinio mokymosi kartos: mašinos mokymasis, kad nereikėtų daryti daug, jis išmoks viską.“

Šis mokymasis netgi galėtų apimti Waldo vietą.

$config[ads_kvadrat] not found