Лазерна технология подобрява контекстуалната ориентация на роботите

Ubicoustics ще осигури звукова и вибрационна чувствителност на машините и ще им помогне да разбират заобикалящата ги среда
Нова технология, разработена от изследователи от Carnegie Mellon University, ще осигури звукова и вибрационна чувствителност на машините, за да създаде истински контекстуално-адекватни изчислителни системи. Платформата, наречена Ubicoustics, добавя допълнителни части към контекста на взаимодействието между интелигентните устройства, което ще им позволи да разбират в коя стая точно са поставени и дали колата ви е в тунел.

"Интелигентният говорител, който седи на кухненския плот, в момента не може да разбере къде точно се намира, да не говорим за това, което човек прави в кухнята", казва Крис Харисън, изследовател в Института за взаимодействие между човека и компютрите към учебното заведение, и добавя, че ако тези устройства разберат какво се случва около тях, биха могли да бъдат много по-полезни.

Първото внедряване на системата използва вградени високоговорители, за да се създаде "звуково базирано разпознаване на дейностите", а начинът, по който го прави, е доста впечатляващ.

"Основната идея тук е да се възползваме от професионалните библиотеки със звукови ефекти, които обикновено намират приложение в развлекателната индустрия. Те са чисти, добре обозначени, добре сегментирани и разнообразни. Освен това, ние можем да ги трансформираме и да ги проектираме в стотици различни варианти, създавайки обемни данни, подходящи за създаване на модели за дълбочинно обучение", казва докторантът Жирад Лапут.

Според Лапут разпознаването на звуците и поставянето им в правилния контекст е предизвикателство, тъй като често са налице множество източници, които се смесват помежду си. В своите тестове Ubicoustics има точност от около 80 процента – резултат, сходен с човешкия - но все още не е достатъчно добра, за да поддържа потребителските приложения. По-добри микрофони, по-високи честоти на извадка и различни архитектури на модела биха могли да увеличат точността при продължаващите изследвания.

В отделен доклад, друг докторант - Янг Джанг, заедно с Лапут и Харисън, описва това, което наричат Vibrosight, и може да открие вибрации на конкретни места в стая, използвайки лазерна виброметрия. Технологията е подобна на тази, използвана на времето от КГБ за откриване на вибрации върху отразяващи повърхности като прозорци, което им позволява да подслушват разговори от разстояние.

Тази система използва лазер с ниска мощност и рефлектори, за да установи дали даден обект е включен или изключен, а също така и дали даден стол или маса са преместени. Сензорът може да следи множество обекти наведнъж, а етикетите, прикрепени към обектите, нямат нужда от електричество, за да са активни. Това би позволило на един лазерен монитор да следи множество предмети в една стая, а дори и в различни, при положение че има линия на видимост.

Изследването е все още в начален стадий, но с реализацията му се очаква да се появят роботи, които могат да чуят и разберат, когато решите да готвите и, според спецификите си, или да ви оставят на спокойствие, или да ви помогнат.
още по темата

Asus обяви три нови геймърски монитора

XG49VQ и XG32VQ трябва да са налични на пазара в края на този месец, а XG438Q - през пролетта на 2019 г.
07.01.2019 / 01:07

Роботи ще създават роботи в китайска фабрика

Швейцарската фирма ABB инвестира 150 млн. долара, за да завладее китайския пазар
29.10.2018 / 08:15

Може ли робот да практикува паркур?

Новата разработка на Boston Dynamics може не само да бяга, но и да прескача препятствия
12.10.2018 / 02:07

Програмируема "кожа" превръща всеки предмет у дома в робот

Поставете я върху плюшена играчка и тя ще оживее
20.09.2018 / 12:39

Роботизираните прахосмукачки – функции, параметри, преимущества

Макар че има и други досадни домашни задължения, обиколката на дома с тромава прахосмукачка определено влиза в топ 3, но технологиите са напът да променят това
30.08.2018 / 02:17
Twitter icon Facebook icon
Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук.