Представляя себе роботов, выполняющих операции с объектами, на ум приходят бесконечные сборочные линии с механическими манипуляторами. Они захватывают объект, поворачивают его и кладут на место, повторяя это действие снова и снова. Но что, если робот посмотрит на объект, и самостоятельно решит, как наилучшим образом ухватить его и какие действия с ним производить?
Именно это является целью разработки DON –системы нейронной сети и роботизированных манипуляторов, которая реализуется в лабораториях искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института.
Роботу DON не требуется обучение человеком, чтобы идентифицировать предметы. DON расшифровывается как «Объектно-чувствительная сеть», состоящая из нейронной сети и визуальной системы, которая представляет объект в виде массива точек. CSAIL утверждает, что с помощью этой системы робот не только сможет визуально находить предмет, но и выбирать нужный среди множества похожих. Исследователи сравнивают эту технологию с приложением, сшивающим много фотографий в одну большую панораму.
Когда построение массива будет завершено, можно задать конкретную точку для DON, и она сможет распознать объект, причем, в отличие от других аналогичных систем, независимо от его ориентации в пространстве. Эту же информацию можно использовать и для распознавания объектов, содержащих похожие части. При этом распознавание может вестись слева или справа для симметричных объектов.
Так, в комнате, заполненной бейсбольными кепками, DON может найти нужную, даже не зная, что такое бейсболка. Все, что ему для этого нужно – снимки объекта с разных углов. Исследователи считают, что такая технология может быть полезной в промышленных условиях, особенно на складах для сбора товаров, которые затем будут отправлены клиентам. Но можно использовать DON и в домашних условиях, например, для наведения порядка в комнате или расстановки столовых приборов.
