Europa establecerá el grupo de trabajo ChatGPT
El organismo que une a los organismos nacionales de vigilancia de la privacidad de Europa dijo el jueves que había creado un grupo de trabajo dedicado a ChatGPT.
Este robot puede distinguir objetos transparentes mediante una cámara a color e IA
Hay que afirmar que la tecnología de los robots ha avanzado mucho en los últimos años, son más inteligentes con la presencia de la inteligencia artificial, más hábiles gracias a la tecnología mecánica de precisión así como a la automatización. Sin embargo, cuando se trata de algunas tareas profundas, como clasificar objetos por color, no muchos sistemas robóticos pueden hacerlo.
La confusión del robot en el reconocimiento de colores, especialmente en objetos transparentes como botellas de vidrio y botellas de plástico, a menudo se debe al sistema de cámara de profundidad equipado. Estos sistemas de cámaras proyectan luz infrarroja hacia un objeto para detectar su forma. Esto funciona bastante correctamente en artículos opacos. Pero si se colocan delante de un objeto transparente, la luz brillará directamente y dispersará las superficies reflectantes, lo que dificultará mucho el cálculo de la forma del objeto y, por tanto, la precisión también disminuirá significativamente.
Para resolver el problema anterior, investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han encontrado una solución bastante simple: utilizar una cámara en color adicional integrada con IA. En concreto, este nuevo sistema utiliza una combinación de cámaras a color y algoritmos de aprendizaje automático para reconocer la forma de los objetos en función de su color.
El equipo entrenó el sistema para poder combinar imágenes de cámaras de profundidad de objetos borrosos e imágenes en color del mismo elemento. Esto permite que el algoritmo de IA infiera diferentes formas 3D a partir de imágenes capturadas por la cámara y luego señale características que ayudan a distinguir los objetos.
Gracias a este método, el robot puede distinguir y recoger objetos brillantes y transparentes incluso cuando están en una pila desordenada, como puedes ver en el vídeo a continuación:
El equipo de investigación admite que su sistema aún no está completo porque la precisión aún no alcanza el nivel perfecto. Sin embargo, esto se puede mejorar completamente con el tiempo.
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