카네기 멜론 대학(CMU)의 연구원들은 다음을 통해 로봇 인식이 눈에 띄게 향상될 수 있음을 발견했습니다.
첫 번째 대규모 연구에서CMU 로봇 공학 연구소에서 수행 한 소리와 로봇 동작의 상호 작용을 연구자들은 소리가 로봇이 금속 스크루 드라이버 및 금속 열쇠와 같은 유사한 물체를 구별하는 데 도움이 될 수 있음을 발견했습니다. 청각은 또한 로봇이 어떤 동작이 트리거되어야하는지 결정하고이를 사용하여 새로운 물체의 물리적 특성을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구자들은 작동 속도가 두 배로 빨라졌고 기기가 대상을 귀로 분류하기 시작한 시간은 76 %에 불과했습니다.
AI는 비전 및 손 센서를 사용하여 제스처를 감지할 수 있습니다.
연구를 수행하기 위해 과학자들은큰 데이터 세트, 장난감, 수공구, 신발, 사과, 테니스 공 등 60 개의 일반 항목에 대한 비디오 및 오디오를 녹음합니다. 이러한 각 물체에 대해 서로 미끄러지거나 굴러 가거나 충돌하는 방식과 같은 전체 소리 세트가 기록되었습니다. 그 후 로봇은이 데이터 세트를 분석하고 처리 방법을 배웠습니다.
이것은 가장 큰 오디오 데이터 세트입니다.로봇이 훈련 한 것입니다. 연구원들은 장치가 얼마나 더 효율적인지 놀랐습니다. 예를 들어 로봇은 한 세트의 물체 소리에 대해 배운 것을 사용하여 한 번도 본 적이 없거나 만지지 않은 다른 물체의 물리적 특성에 대한 예측을 할 수 있음을 발견했습니다.
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