Машинное обучение помогает роботам четко видеть в полной темноте с помощью инфракрасного излучения
От зон стихийных бедствий до подземных туннелей — роботов все чаще отправляют туда, куда людям небезопасно. Но во многих из этих мест отсутствует естественное или искусственное освещение, что затрудняет эффективную работу роботизированных систем, которые обычно полагаются на камеры и алгоритмы машинного зрения. Команда в составе Натана Шанкара, профессора Хуцзюнь Инь и доктора Павла Ладоша из Манчестерского университета решает эту задачу, обучая роботов «видеть» в темноте. Их подход использует машинное обучение для восстановления четких изображений с инфракрасных камер — датчиков, которые могут «видеть» даже при отсутствии видимого света. Прорыв, описанный в статье на сервере препринтов arXiv , означает, что роботы могут продолжать использовать свои существующие алгоритмы машинного зрения без внесения изменений, что снижает как вычислительные затраты, так и время, необходимое для их внедрения в полевых условиях. Как объясняет руководитель проекта доктор Ладош: «Наша работа позволяет роботам функционировать в темноте с минимальными изменениями в их платформах. Это снижает затраты на разработку, ускоряет развертывание и открывает возможности для эксплуатации в самых сложных условиях, которые только можно себе представить». Заглядывая в будущее, команда видит потенциал не только в условиях низкой освещенности. Адаптировав свою систему к таким датчикам, как гидролокаторы или тепловизионные камеры, они потенциально смогут расширить возможности роботизированного зрения на еще более...
Ученые наделят человека бионическим глазом со способностью видеть в темноте Разработку также планируют применять в гуманоидной робототехнике, на тему чего уже нервно шутят в Сети. Бионический глаз с чувствительностью на длины ...
Ученые СПбГУ применили машинное обучение для анализа чернил в криминалистике Химики Центра искусственного интеллекта и науки о данных Санкт‑Петербургского государственного университета... ...