Pencilmate's NEW Robotic Arm! | Animated Cartoons Characters | Animated Short Films
Một cỗ máy được thiết kế để tìm một nhân vật cuốn sách trẻ em đang gây xôn xao trên phương tiện truyền thông xã hội. Có một con robot sử dụng thị giác máy tính để xác định vị trí của chap beanie-clad trong bộ sách ở nơi mà Wald Waldo, trong đó tự động hóa một trong những căng thẳng lớn của trẻ em năm tuổi trên toàn thế giới.
Máy được tạo bởi cơ quan sáng tạo Red Pepper, đã trình diễn sáng tạo của nó vào tháng 8 năm 2018. Nó sử dụng Google ED AutoML Vision, một dịch vụ trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây cho phép các nhà phát triển tạo các mô hình tùy chỉnh để nhận dạng hình ảnh. Nhóm nghiên cứu đã tải lên 26 bản vẽ của Waldo để huấn luyện mô hình trước khi thiết lập bot. Máy sử dụng máy tính Raspberry Pi được trang bị thư viện Python PYUARM để điều khiển UARM Metal. Cánh tay sử dụng webcam Logitech và OpenCV để nhận dạng khuôn mặt và gửi lại cho Google, đặt bàn tay cao su xuống nếu Google báo cáo tỷ lệ tin cậy 95% hoặc cao hơn. Robot đã được chia sẻ bởi người dùng Twitter CKYPT, tuần trước, và nó đã nhận được gần một triệu lượt xem:
Tầm nhìn máy tính quan trọng: AI tìm thấy Waldo. pic.twitter.com/LcyTAcCGVZ
- Pedro Garcia (@CKPYT) ngày 12 tháng 2 năm 2019
Xem thêm: 13 robot bạn có thể mua để cảm thấy như bạn đang sống trong tương lai
Kết quả thật ấn tượng. Kỷ lục cao nhất của nó để tìm và xác định trận đấu là 4,45 giây, nhanh hơn nhiều so với bình thường mà một đứa trẻ phải hoàn thành nhiệm vụ. Việc loại bỏ robot khỏi phương trình có thể khiến quá trình nhanh hơn: một hệ thống được Machine Learning Mastery đưa ra vào năm 2014 đã mô tả cách các nhà phát triển có thể sử dụng OpenCV, Python và So khớp mẫu để xác định Waldos trong chưa đầy một giây.
Nó có vẻ như là một cách thú vị để lấy niềm vui ra khỏi một cuốn sách trẻ em, nhưng công nghệ cơ bản có một số ứng dụng quan trọng. Tầm nhìn máy tính đang giúp cung cấp năng lượng cho các dự án xe hơi tự trị như Cognitive Pilot, nơi hệ thống xác định các chướng ngại vật và có hành động thích hợp. Một dự án nghiên cứu của MIT đã đào tạo một A.I.để nhận ra công thức nấu ăn dựa trên thị giác, sau khi đào tạo về một triệu công thức nấu ăn và 800.000 hình ảnh về thực phẩm. Boston Dynamics, SpotMini cũng đang sử dụng thị giác máy tính để huấn luyện chó robot để chúng có thể đi ngang qua một ngôi nhà, nhặt một cái hộp và đặt bát đĩa vào máy rửa chén, tất cả đều hữu ích hơn tìm kiếm Waldo.
AutoML có thể cung cấp một cái nhìn thoáng qua về cách A.I. hệ thống sẽ hoạt động. Nhà nghiên cứu Google Brain Quốc Lê nói Đã đồng bộ hóa Giao diện đơn giản đó của AutoML, có nghĩa là chúng tôi đã bước vào thế hệ học máy thứ tư: học máy để bạn không phải làm nhiều, nó sẽ học được mọi thứ.
Việc học đó thậm chí có thể mở rộng đến vị trí của Waldo.