8 (495) 565-34-26
8 (812) 643-21-24
Москва Санкт-Петербург
8 (800) 333-21-74
(Регионам бесплатно)
Корзина пуста

Корзина пуста

 

Компания Preferred Networks взялась за глубокое обучение роботов для уборки

12.09.2018

За последнее десятилетие стало ясно, насколько полезны и в какой степени нам могут оказывать помощь в уборке дома роботы-пылесосы. Однако до полного совершенства еще далеко. Далеко не все роботы оснащены оптимальной системой навигации и датчиками, позволяющими им “свободно” (с точки зрения человека) передвигаться в помещении. Нередко возникают ситуации, которые интеллект даже самых “продвинутых” машин ставят в тупик.

Однако разработчики не прекращают усилий в плане развития “мозга” умных пылесосов и других домашних роботов. В частности японская компания Preferred Networks Inc (PEN) поставила целью обучить роботов гибкости реагирования и умению вести себя в сложных ситуациях, а также взаимодействовать с людьми. В результате, по мнению разработчиков, оснащенные более совершенным интеллектом роботы-пылесосы и другие устройства подобного типа превратятся в наших настоящих помощников в ежедневных заботах по дому.

Японская компания PEN Inc учит домашних роботов

На первый взгляд кажется, что японские инженеры взялись за дело, которое уже сделано, ведь многие роботы уже могут и вполне успешно обнаруживать разнообразные предметы вроде игрушек или одежды и даже подбирать их и перемещать в нужное место. Многие модели сегодня понимают жесты и голосовые команды, с помощью которых можно приказать роботу выполнять определенные задачи. Все это стало возможно за счет применения технологии глубокого обучения.

Однако этого уже недостаточно. Во время уборки мы сталкиваемся с разными ситуациями, но роботы распознают далеко не все тонкости. Например, нужно не просто определить, что перед машиной находится некий объект, но и выявить, что из какого материала он, а не только, что это такое. Робот должен сам понять, в каком месте этот объект должен находиться. Кроме того, не все так хорошо с технологией перемещения объектов. Роботы пока не могут отличать формы и материалы, а значит, не могут выбирать нужный метод захвата предмета и его успешного перемещения без негативных последствий. Все эти задачи пока лишь предстоит решить японским разработчикам, а когда это будет выполнено, пока неясно.

Комментарии

Пока нет комментариев

Написать комментарий


Наш рейтинг

Читайте отзывы покупателей и оценивайте качество магазина на Яндекс.Маркете

Новости

Сертификаты:

Сертификат Roobo Сертификат Hobot Сертификат iClebo
Сертификат Bissell Сертификат Carrera