Amerikai kutatók a gépi látás segítsége nélkül dolgozó rendszert fejlesztettek ki, ami képes felismerni a tárgyak tulajdonságait anélkül, hogy arról bármilyen vizuális információja lenne.
Ha az ember felemel egy dobozt – és egy picit megrázza –, akkor képes viszonylag nagy pontossággal megmondani, hogy milyen tárgy lehet benne. A Massachusettsi Műszaki Egyetem (MIT), az Amazon Robotics és a British Columbia Egyetem kutatói most a robotokat tanították meg valami hasonló képességre.
A szakemberek egy olyan technikát fejlesztettek ki, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy érzékelőket használjanak egy doboz súlyának, keménységének vagy tartalmának megállapítására azáltal, hogy felveszik és finoman megrázzák azt. A módszer segítségével, amely nem igényel külső mérőeszközöket vagy kamerákat, a robot másodpercek alatt pontosan meg tudja becsülni például azt, hogy milyen súlyú tárgyat emelt fel.
A szakemberek szerint mindez azért is hasznos, mert így jóval alacsonyabb költséggel lehet hatékony robotokat építeni. Arról nem is beszélve, ha például egy sötét pincében kell tárgyakat válogatnia a gépnek, vagy esetleg törmeléket kell eltakarítania egy földrengés helyszínén.
Az eljárás kulcsa egy szimulációs folyamat, amely a robot és a tárgy modelljeit használja fel, hogy gyorsan azonosítsa a tárgy jellemzőit, miközben a robot interakcióba lép vele. A kutatók módszere ugyanolyan jól képes megbecsülni egy tárgy tömegét, mint néhány összetettebb és drágább megoldás, amely például a számítógépes látásra támaszkodik. Ráadásul az adathatékony megközelítés elég robusztus ahhoz, hogy sokféle helyzetben működjön.
Peter Yichen Chen, az MIT tudósa és az arXiv preprint szerveren megjelent tanulmány szerzője szerint ez még mindig csak a felszín kapargatása, de a technológiával el lehet jutni oda, hogy a robot a szabadban önmagától ismerje fel a környezetét.
Az eljárás alapja a propriocepció, ami azt az érzéket jelenti, ami megmondja a testnek, hogy hol helyezkedik el a térben. Egy súlyemelő például a csuklójába és a bicepszében is érzi a súlyzó súlyát annak ellenére, hogy fizikailag a kezében tartja azt. Ugyanígy egy robot is „érezheti” egy tárgy súlyát a karjában lévő több ízületen keresztül.
Ahogy a robot felemel egy tárgyat, a kutatók rendszere jeleket gyűjt a robot ízületi jeladóitól, amelyek olyan érzékelők, amelyek mozgás közben érzékelik az ízületek forgási helyzetét és sebességét. A szakemberek szerint mivel a legtöbb robotban a mozgó alkatrészeket meghajtó motorokban találhatók ízületi érzékelők, így a technikájuk költséghatékonyabb, mint más megközelítések, amelyekhez extra érzékelőkre van szükség.
Az adott tárgy tulajdonságainak becsléséhez a robot-objektum interakciók során a rendszer két modellre támaszkodik: az egyik a robotot és annak mozgását szimulálja, a másik pedig a tárgy dinamikáját. Az algoritmus figyeli robot és a tárgy mozgását egy fizikai interakció során, és ízületi kódoló adatokat használ fel a tárgy tulajdonságainak visszafejtéséhez. Például egy nehezebb tárgy lassabban mozog, mint egy könnyű, ha a robot ugyanakkora erőt fejt ki.
Amint a szimuláció megegyezik a robot valós mozgásával, megvan az eredmény. Ehhez másodpercek kellenek csak. A kutatók szerint mindezzel olyan tulajdonságokat is meg lehet állapítani, mint egy tartályban lévő folyadék sűrűsége.
A jövőben szeretnék tovább csiszolgatni a rendszert, és olyan alkalmazási területeket találni a megoldásnak, ahol a legjobban ki lehet használni a fejlesztést.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
A magabiztos Tisza-előnyt mérő, június elején készült Medián-kutatásban azt is megvizsgálták, milyen hatással lennének a különböző összefogás-kombinációk Magyar Péter pártjára.
A SpaceX egy dinamikus felületen közvetíti, merre jár a Dragon űrhajó.
Használja ezt a technikát, ami Szilágyi Áronnak is sokat segített.
