Napredna razpoznava predmetov

Strokovnjaki škotske univerze University of St. Andrews so razkrili najnovejše dosežke na področju tehnologije, s katero lahko zelo natančno prepoznamo različne predmete in materiale. Raziskovalci so predstavili napravo z imenom RadarCat (Radar Categorisation for Input and Interaction), ki s pomočjo radarske tehnologije in algoritmov strojnega učenja zelo zanesljivo določi površino predmeta, ki ga analizira.

V priloženem video posnetku se jasno vidi, da RadarCat preprosto loči jabolko od pomaranče, poln in prazen vrč vode, različne dele človeškega telesa pa tudi gibanje, na primer kretnje opravljene s prsti. Presenečata tako hitrost kot zanesljivost razpoznave predmetov, tudi če so ti v območju tipala le kratek trenutek.

V ozadju je tehnologija Soli, ki jo Google razvija v okviru oddelku Advanced Technology and Projects (ATAP), prvič pa so jo javnosti predstavili lani. Temelj ideje je v radarskem zaznavanju predmetov, ki je precej bolj natančno kot optična razpoznava na temelju strojnega vida. Škotski raziskovalci so Soli vzeli kot temelj, s pomočjo strojnega učenja pa so koncept razvili in še bolj približali praktični rabi.

Avtorji vidijo cel kup področij rabe. Za demonstracijo so pripravili risarski program, ki spremeni tehniko risanja v odvisnosti od tipa površine, na kateri uporabljamo tipalo. Še bolj koristna se zdi razpoznava golega prsta oziroma prsta v rokavici, s čimer se bi lahko denimo prilagodili uporabniški vmesnik na mobilni napravi, v tem primeru torej spremenjenim razmeram za krmiljenje zaslona na dotik. RadarCat bi lahko nekega dne v restavraciji zaznal, kdaj je kozarec s pijačo prazen in ga samodejno (robotsko) napolnil. Ali pa pomagal pri sortiranju odpadkov.

Velik vtis pusti aplikacija za razpoznavo delov telesa, kjer program ob predhodnem učenju hitro loči dlan, roko, trebuh, stegno na nogi. Loči lahko celo oblačila od delov telesa in tako dalje. Že iz tega je razvidno, da se na podlagi tovrstnega zaznavanja odpira cel nov svet možnosti pri interakciji računalniških naprav z resničnim okoljem.

Kljub hitremu napredku pa komercialna raba še ni tako blizu. Toda cilj je jasen – nekega dne bomo imeli tako tehnologijo vgrajeno v miniaturne čipe, ki bodo vgrajeni v mobilno napravo in omogočali napredno zaznavo predmetov, o kateri lahko s pomočjo fotografskih tipal le sanjamo.

B6sn2vRJXJ4