Дослідницька група з Технологічного інституту Джорджії, США, розробила систему The Un-Kidnappable Robot (робот, до якого не можна підкрастися — ред.) для виявлення людини за звуками під час руху. Про це інформує TechXplore.

Ціль науковців — забезпечити безпечне спільне існування машин і людей та запобігти нещасним випадкам, що можуть відбуватися через зіткнення роботів і людей.

Вчені пояснюють: раніше роботи покладалися лише на машинний зір — галузь штучного інтелекту, яка займається розробкою алгоритмів і методів оброблення зображень, що дають змогу комп’ютерам та роботам сприймати та розуміти навколишній світ за допомогою камер і оптичних датчиків. Однак такі системи не завжди можуть спрацьовувати вчасно або чітко. Тож фахівці вважають, що машини потрібно оснастити можливістю «чути» навколишній світ, щоби виявляти приховані об’єкти, що можуть знаходитися за фізичними перешкодами.

Метод акустичної локалізації, придуманий американськими науковцями заснований на ШІ-алгоритмах. Створений ними набір даних, що отримав назву Robot Kidnapper, містить 14 годин високоякісних чотириканальних аудіозаписів, поєднаних з відеозаписами з камери 360 RGB. Матеріали були зібрані під час експериментальних випробувань, коли людей просили пересуватися навколо робота різними способами.

«Щоби зібрати набір даних, ми записали, як учасники переміщалися навколо робота Stretch RE-1 з різними рівнями „скритності“ (наприклад, йшли тихо, гучно, звично тощо)», — пояснюють фахівці. — «Завдяки зібраній інформації ми можемо навчати моделі машинного навчання, які сприймають звук у вигляді спектрограм і передбачають, чи є насправді поблизу людина, і якщо так, то яким є її місцеперебування щодо робота».

Дослідники навчили ШІ-модель ігнорувати зовнішні та сторонні шуми у приміщеннях, наприклад, ті, що йдуть від систем опалення, вентиляції та кондиціонування, а також звуки, які видає сам робот.

Вчені вважають, що їхня система критично важлива для рухомих роботів або безпілотних апаратів, адже вона зможе виявляти людей, якщо інші датчики візуального контролю вийдуть з ладу. Так само система допоможе доповнити модулі детектування об’єктів і швидше аналізувати ШІ-машинам простір навколо себе.

Источник: noworries.news