Científicos rusos han encontrado una forma de mejorar la visión de los robots

Los modelos de IA para la construcción de «mapas de profundidad» diseñados para mejorar la orientación de los robots en el espacio y reducir el costo de su producción, fueron presentados por Aleksey Karpov, investigador junior del grupo AI in Industry del Instituto AIRI, en la principal feria internacional conferencia científica sobre tecnologías de realidad virtual y aumentada ISMAR
2022 en Singapur.

La estimación de la profundidad es una tarea crítica para crear mapas de profundidad, uno de los componentes principales de la realidad aumentada (AR) y otras aplicaciones, como automóviles autónomos y robots domésticos. Para calcular correctamente las distancias y superar los obstáculos, los robots necesitan tener una idea de «profundidad», es decir, la distancia a un objeto. De la misma manera,
nuestros teléfonos determinan cómo aplicar correctamente un filtro AR a una cara o colocar un sofá de un catálogo digital en una habitación.

Por lo general, los mapas de profundidad se obtienen utilizando sensores. Lidar es uno de los sensores más comunes en la industria, sin embargo, tiene un alcance limitado. Además de los sensores de profundidad, puedes usar cámaras RGB. Este método es bastante común en el desarrollo de aplicaciones AR para teléfonos inteligentes.

Recientemente, las redes neuronales se han utilizado para mejorar el rendimiento de los sensores. Las «redes neuronales profundas» extraen funciones y dependencias complejas que están diseñadas para mejorar la calidad de los pronósticos y cálculos. Al mismo tiempo, los métodos clásicos de entrenamiento y entrenamiento de este tipo de redes neuronales requieren obtener información de los mismos sensores, que primero deben limpiarse de ruido e interferencias.

Los investigadores del Instituto de Inteligencia Artificial AIRI han combinado diferentes enfoques para resolver el problema de estimación de la profundidad y han desarrollado una arquitectura eficiente utilizando información espacial global para crear los mapas de profundidad más precisos. La arquitectura creada combina las ventajas de los transformadores y las arquitecturas convolucionales de las redes neuronales. Con este método, los modelos se ajustan por autoaprendizaje sin el uso de datos de sensores de profundidad, lo que hace que el desarrollo de este tipo de modelos en la industria sea mucho más económico.

“La introducción de este tipo de arquitecturas en el desarrollo de vehículos no tripulados, así como
robots domésticos e industriales, mejora su “visión” y orientación en el espacio. Además, con la configuración adecuada del equipo y el cumplimiento de un modelo de dispositivo específico con las características técnicas necesarias, el uso de la metodología desarrollada puede reducir los costos de producción”, dijo Ilya Makarov , jefe del grupo de investigación AI en la Industria de AIRI .

La evaluación de la efectividad del método en conjuntos de datos independientes fue exitosa, el método mostró uno de los mejores rendimientos del mundo. Pronto, los científicos de AIRI publicarán información sobre modelos y métodos en el dominio público.

AIRI Research Institute for Artificial Intelligence es una organización autónoma sin fines de lucro dedicada a la investigación fundamental y aplicada en el campo de la inteligencia artificial. Hasta la fecha, más de 90 investigadores de AIRI están involucrados en los proyectos de investigación del Instituto para trabajar con la comunidad global de desarrolladores, socios académicos e industriales.

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