Forskere fra Nanyang University of Technology og Sydney University of Technology har utviklet et system for maskin
De la merke til at når folk bestemmer seg for praktiskeoppgaver, har de en tendens til å kombinere visuell og somosensorisk informasjon fra miljøet. Disse to typene informasjon utfyller hverandre fordi de, når de kombineres, gir en bedre forståelse av alle dataene som er nødvendige for å løse et problem.
– Ideen vår kom etter at vi studerte hjernens evne til å behandle informasjon.Det viste seg at i den menneskelige hjerne er aktiviteten av oppfatning ikke bare avhengig avspesifikk sensorisk informasjon, men også den komplekse integrasjonen av flere sensorer.Dette inspirerte oss til å kombinere visuell og somatosensorisk informasjon (berøring, temperatur) for å implementere et system som nøyaktig gjenkjennerbevegelser.»
Hovedforfatter av studien : Xiaodong Chen
Utvikle din egen gestgjenkjenningsteknikk,Chen og hans kolleger har gjort det mulig å integrere forskjellige typer sensorisk informasjon samlet fra flere sensorer. Ved å supplere dem med datasyn, skapte de et system som kan gjenkjenne bevegelser med en nøyaktighet på 85%.
Dens flerlags og hierarkiske struktur etterligner hjernens, men med kunstige nevrale nettverk i stedet for konvensjonelle. I tillegg håndterer noen nettverk i arkitekturenDe samme modale sensoriske dataene behandlet av nevrale nettverk i hjernen.For eksempel utfører et seksjonelt nevralt nettverk (CNN) spesifikt konverteringsoperasjoner ved kunstig å replikere funksjonen til et lokalt reseptorfelt i biologiske nervesystemer.På denne måten etterligner den den første behandlingen av visuell informasjon som oppstår i de delene av den menneskelige hjerne som reagerer påfor synet.
Se også:
I september vil en farlig asteroide fly nær jorden.mindre enn månen
— Comet NEOWISE er synlig i Russland. Hvor du kan se det, hvor du skal se og hvordan du tar et bilde
— Se på den enorme «veggen» av hundretusenvis av galakser bak Melkeveien