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Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han desarrollado un nuevo sistema de visión que ayudará a los robots domésticos a reconocer mejor los objetos. Al mismo tiempo, reduciría el número de identificaciones erróneas. El algoritmo recientemente desarrollado es preciso y 10 veces más rápido, lo que lo hace mucho más práctico para la implementación en tiempo real con robots domésticos..
Para que los robots domésticos sean prácticos, deben ser capaces de reconocer los objetos que se supone que manipulan..
Pero si bien el reconocimiento de objetos tiende a ser uno de los temas más estudiados en inteligencia artificial, incluso los mejores detectores de objetos fallan la mayor parte del tiempo..
El robot Cheetah del MIT ahora está sin correa, puede correr y saltar silenciosamente
El autor principal, Lawson Wong, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica e informática y autor principal del laboratorio de informática e inteligencia artificial del MIT, dijo:
"Si solo toma el resultado de mirarlo desde un punto de vista, hay muchas cosas que podrían faltar o podría ser el ángulo de iluminación o algo que bloquea el objeto que causa un error sistemático en el detector".
Wong y su equipo consideraron escenarios en los que tenían de 20 a 30 imágenes diferentes de objetos domésticos agrupados en una mesa..
En varios de los escenarios, el clúster incluyó múltiples instancias del mismo objeto empaquetadas juntas, lo que dificulta la tarea de hacer coincidir diferentes perspectivas..
Los investigadores demostraron que un sistema que usa un algoritmo estándar para agregar diferentes perspectivas puede reconocer cuatro veces más objetos que uno que usa una sola perspectiva..
