এমআইটি এর সাথে বাড়ির রোবটগুলিকে আরও ভাল করে তুলতে চেষ্টা করে- বস্তু-সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমের সাথে বাড়ির রোবটগুলিকে আরও ভাল করার চেষ্টা করে

একটি নতুন আলগোরিদিম রোবোটগুলিকে আরও সুবিন্যস্তভাবে সনাক্ত করা এবং তাদের চারপাশে বস্তুগুলি পরিচালনা করা, তাদের বাড়ির কাজগুলি সম্পন্ন করার জন্য তাদের আরো বেশি উপযোগী করে তোলে।

ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অব টেকনোলজি গবেষকদের দ্বারা বিকশিত অ্যালগরিদম এবং সোমবার প্রকাশিত একটি কাগজে আলোচনা করা হয়েছে, রোবট একটি বস্তুর একাধিক দৃষ্টিকোণ সংগ্রহ করতে পারবেন , দ্রুত সেই ইমেজ সংকলন করুন এবং তারপর সেই তথ্যটি ব্যবহার করে স্কুলটি অনুযায়ী অবজেক্ট চিহ্নিত করুন।

তবে একটি অ্যালগরিদম আশা করে না যে এটি একটি টেবিলে একটি রোবট স্পষ্ট প্লেট এবং চশমা সাহায্য করতে পারে, লসন ওয়াং, একজন স্নাতক বৈদ্যুতিক প্রকৌশল এবং কম্পিউটার বিজ্ঞান ছাত্র, এবং কাগজ এর সীসা লেখক। "এখনকার মতো, এটি বাণিজ্যিকীকরণের থেকে এখনও অনেক দূরে", তিনি বলেন।

বস্তু সনাক্তকরণ উন্নতির জন্য রোবটগুলিকে বাড়ির কাজ সম্পন্ন করার জন্য মাত্র এক ধাপ।

রোবটগুলি বাড়িতে কার্যকরী কার্য সম্পাদন করার জন্য, তাদের তিনি টেবিলে কত কাপ এবং প্লেট আছে শুধু তুলনায় আরো জানতে। উদাহরণস্বরূপ, খাবার তৈরির জন্য একটি রোবট ব্যবহার করা হচ্ছিল, তবে খাবারটি রান্না করা বা রেসিপিটির উপাদানগুলি কোথায় খুঁজে পেতে হবে তাও জানতে হবে।

তবে অ্যালগরিদম অবশেষে সফ্টওয়্যারকে আরও উন্নততর পরিবর্তনের সাথে তুলনা করতে সহায়তা করবে একটি বস্তু যখন মানুষ বস্তুগুলি সরান এবং আইটেম যোগ বা অপসারণ।

"আমরা ব্যবহার করা সফটওয়্যার আমাদেরকে এমন বস্তুগুলিকে ক্যাপচার করার অনুমতি দেয় না যা সময়ের সাথে সাথে চলে যায়," ওয়াং বলেন।

একাধিক দৃষ্টিকোণ অ্যালগরিদম একটি রোবটকে সনাক্ত করার অনুমতি দেয় গবেষকদের মতে, একটি একক দৃষ্টিকোণ ব্যবহার করে সম্ভাব্য চার গুণ বেশি বস্তু পর্যন্ত সম্ভব, এবং এই অ্যালগরিদমও ভুল সনাক্তকরণকে কমাতে সাহায্য করে।

"যদি আপনি [চিত্র] একটি আদর্শ ভিউ সনাক্তকরণের মাধ্যমে চালান, তাহলে আপনি "বস্তু অনেক," ওয়াং বলেন।

অ্যালগরিদম এছাড়াও সাফল্যের সাথে একাধিক দৃষ্টিকোণ দৃষ্টিভঙ্গির একটি downside সম্বোধন: যে এটি সময় ভোক্তা প্রমাণ করতে পারেন কারণ এটি রোজান করতে হবে গণনা সংখ্যা, দ্রুত রোবট থেকে প্রতিরোধ করতে হবে সংখ্যা পরিপূরক দ্রুত কাজগুলি।

গবেষকরা লক্ষ করেছেন যে বস্তুর আবিষ্কারক প্রায়ই ঘন ঘন ব্যর্থ হলেও বস্তুর স্বীকৃতি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে গবেষণামূলক বিষয়গুলির একটি।