Люди вже давно є майстрами спритності, майстерності, які в значній мірі можна зарахувати на допомогу нашим очам. Тим часом роботи все ще набирають популярність. Звичайно, був певний прогрес: протягом десятиліть роботів у керованих середовищах, таких як лінії збірки, змогли знову і знову вибирати той самий об'єкт.
Останні досягнення в області комп'ютерного бачення дозволили роботам робити основні відмінності між об'єктами, але навіть так, роботи не можуть реально зрозуміти форми об'єктів, тому вони не можуть багато чого зробити, щоб їх швидко забрати.
Учені інформатики та лабораторії штучного інтелекту (КІАІЛ), в дослідженні повідомили в новій роботі, вони досягли значних успіхів у цій галузі, система може дозволити роботі перевіряти випадкові об'єкти та візуально знати про них, а у випадку ніколи не бачив, щоб вони виконували конкретні завдання.
Система, яка отримала назву "Dense Object Networks" (DON), розглядає об'єкти як збірки точок, які служать "візуальними дорожками" різних видів. Цей підхід дозволяє роботам краще розуміти і маніпулювати елементами і, що найголовніше, дозволяє їм навіть підбирати конкретний об'єкт серед безлад з подібних об'єктів - цінний навик для тих видів машин, які компанії, як Amazon та Walmart, використовують на своїх складах .
Наприклад, хтось може використовувати DON, щоб дозволити роботу схопити певну позицію на об'єкті, як язик. З тих пір він міг бачити черевик, якого він ніколи раніше не бачив, і встиг захопити його мову.
Команда розглядає потенційні програми не тільки в виробничому середовищі, але і в домашніх умовах. Надайте системі зображення чистого будинку, щоб воно було чистим під час роботи, або скористайтеся зображенням тарілки, щоб система міг усунути ваш плита під час відпустки.
Що також заслуговує на увагу, це те, що ніхто з даних фактично не був помічений людьми; Навпаки, система є "самоконтрольною", тому вона не вимагає будь-яких анотацій людей.
