Валдо-Хунтинг А.И. Робот решава једну од највећих мистерија живота

$config[ads_kvadrat] not found

unboxing turtles slime surprise toys learn colors

unboxing turtles slime surprise toys learn colors
Anonim

Машина дизајнирана да пронађе карактер књиге деце изазива узбуну на друштвеним медијима. "Ту је Валдо" је робот који користи компјутерски вид како би лоцирао капу одјевену у серију књига "Где је Валдо", аутоматизирајући један од највећих стресова петогодишњака широм свијета.

Машину је креирала креативна агенција Ред Пеппер, која је демонстрирала своју креацију у августу 2018. Користи Гооглеов АутоМЛ Висион, цлоуд-басед сервис за вештачку интелигенцију који омогућава програмерима да креирају прилагођене моделе за идентификацију слика. Тим је учитао 26 цртежа Валда како би тренирао модел прије постављања бот-а. Уређај користи Распберри Пи рачунар опремљен ПИУАРМ Питхон библиотеком за контролу УАРМ метала. Рука користи Логитецхову веб камеру и ОпенЦВ да би идентификовала лица и послала назад Гооглеу, стављајући гумену руку доле ако Гоогле пријави 95% или већу стопу поузданости. Робот је прошле седмице био корисник Твиттера ЦКИПТ, а од тада је добио скоро милион прегледа:

Важна компјутерска визија: АИ проналази Валда. пиц.твиттер.цом/ЛциТАцЦГВЗ

- Педро Гарциа (@ЦКПИТ) 12. фебруар 2019

Види више: 13 робота које можете купити да бисте се осећали као да живите у будућности

Резултати су импресивни. Његов највиши рекорд за проналажење и идентификацију меча је 4,45 секунди, много брже него што је потребно да дијете заврши задатак. Рушење робота из једначине могло би да учини процес још бржим: систем описан од стране Мацхине Леарнинг Мастери-а 2014. описао је како програмери могу користити ОпенЦВ, Питхон и Темплате Матцхинг да идентификују Валдоса за мање од секунде.

Може изгледати као замршен начин да се забава изведе из књиге за децу, али основна технологија има неколико важних примена. Компјутерска визија помаже напајању аутономних аутомобила као што је Когнитивни пилот, где систем идентификује препреке и предузима одговарајуће акције. Истраживачки пројекат МИТ-а обучио је А.И.препознати рецепте хране на бази вида, након тренинга на милијун рецепата и 800.000 слика хране. СпотМини компаније Бостон Динамицс такође користи компјутерску визију за обуку паса робота како би могли да пређу кућу, покупе лименку и стављају посуђе у машину за прање судова, што је све више корисно од проналажења Валда.

АутоМЛ би могао да пружи увид у то како је будућност А.И. Системи ће функционисати. Гоогле Браин истраживач Куоц Ле рекао је за Синхронизовано да АутоМЛ-ов директни интерфејс значи „улазимо у четврту генерацију машинског учења: стројно учење тако да не морате много да радите, оно ће све научити“.

То учење се може проширити и на локацију Валда.

$config[ads_kvadrat] not found