Naukowcy z uniwersytetów technologicznych w Nanyang i Sydney opracowali maszynę
Zauważyli, że kiedy ludzie decydują się na praktycznezadań, mają tendencję do łączenia informacji wizualnych i somatosensorycznych ze środowiska. Te dwa rodzaje informacji uzupełniają się wzajemnie, ponieważ w połączeniu zapewniają lepsze zrozumienie wszystkich danych potrzebnych do rozwiązania problemu.
„Nasz pomysł przyszedł po nasbadał właściwości mózgu do przetwarzania informacji. Okazało się, że w ludzkim mózgu aktywność percepcyjna zależy nie tylko od konkretnych informacji sensorycznych, ale także od złożonej integracji kilku czujników. Zainspirowało nas to do połączenia informacji wizualnych i somatosensorycznych (dotyk, temperatura) w celu wdrożenia systemu, który dokładnie rozpoznaje gesty.
główny autor badania Xiaodong Chen
Opracowanie własnej techniki rozpoznawania gestów,Chen i jego koledzy umożliwili integrację różnych rodzajów informacji sensorycznych zbieranych z wielu czujników. Uzupełniając je o wizję komputerową, stworzyli system rozpoznający gesty z dokładnością do 85%.
Jego wielowarstwowa i hierarchiczna strukturanaśladuje strukturę mózgu, ale ze sztucznymi sieciami neuronowymi zamiast zwykłych.Ponadto niektóre sieci w swojej architekturze przetwarzają te same modalne dane sensoryczne, które przetwarzają sieci neuronowe w mózgu. Na przykład segmentowa sieć neuronowa (CNN) w szczególności wykonuje operacje konwersji poprzez sztuczne odtwarzanie funkcji lokalnego pola receptorowego w biologicznych układach nerwowych. Imituje w ten sposób wstępne przetwarzanie informacji wzrokowej, które zachodzi w tych częściach mózgu człowieka, które odpowiadają za widzenie.
Zobacz także:
— We wrześniu w pobliżu Ziemi przeleci niebezpieczna asteroida. Minimalna odległość będzie mniejsza niż do Księżyca
— Kometa NEOWISE jest widoczna w Rosji. Gdzie to zobaczyć, gdzie szukać i jak zrobić zdjęcie
— Spójrz na ogromną „ścianę” setek tysięcy galaktyk za Drogą Mleczną