Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Dieser Roboter kann mithilfe einer Farbkamera und KI transparente Objekte unterscheiden
Es muss bestätigt werden, dass die Robotertechnologie in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht hat. Sie sind dank künstlicher Intelligenz intelligenter und dank präziser mechanischer Technologie sowie Automatisierung geschickter. Wenn es jedoch um einige tiefgreifende Aufgaben wie die Klassifizierung von Objekten nach Farbe geht, können dies nicht viele Robotersysteme.
Die Verwirrung des Roboters bei der Farberkennung, insbesondere bei transparenten Objekten wie Glasflaschen und Plastikflaschen, ist oft auf das ausgestattete Tiefenkamerasystem zurückzuführen. Diese Kamerasysteme strahlen Infrarotlicht auf ein Objekt, um dessen Form zu erkennen. Dies funktioniert bei undurchsichtigen Gegenständen ganz korrekt. Wenn sie jedoch vor einem transparenten Objekt platziert werden, scheint das Licht direkt durch und streut die reflektierenden Oberflächen, was die Berechnung der Form des Objekts erheblich erschwert und damit auch die Genauigkeit erheblich verringert.
Um das oben genannte Problem zu lösen, haben Forscher der Carnegie Mellon University eine recht einfache Lösung gefunden: Verwenden Sie eine zusätzliche KI-integrierte Farbkamera. Konkret nutzt dieses neue System eine Kombination aus Farbkameras und maschinellen Lernalgorithmen, um die Form von Objekten anhand ihrer Farbe zu erkennen.
Das Team trainierte das System so, dass es Tiefenkamerabilder von verschwommenen Objekten und Farbbilder desselben Objekts kombinieren kann. Dadurch kann der KI-Algorithmus aus den von der Kamera aufgenommenen Bildern unterschiedliche 3D-Formen ableiten und dann auf Merkmale hinweisen, die bei der Unterscheidung von Objekten helfen.
Dank dieser Methode kann der Roboter glänzende, transparente Objekte unterscheiden und aufnehmen, selbst wenn sie in einem unordentlichen Stapel liegen, wie Sie im folgenden Video sehen können:
Das Forschungsteam räumt ein, dass sein System noch nicht vollständig sei, da die Genauigkeit noch nicht auf einem perfekten Niveau sei. Dies kann jedoch im Laufe der Zeit vollständig verbessert werden.
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