fbpx

Ce solutie are MIT pentru ca computerele sa poata identifica obiecte dupa atingere

Ce solutie are MIT pentru ca computerele sa identifice obiecte dupa atingere

Cercetatorii au incercat de ani de zile sa invete computerele si robotii cum sa prinda obiecte diferite fara sa le zdrobeasca sau sa le scape. MIT a venit acum cu o solutie ieftina si destul de eficienta, pentru ca computerele sa poata identifica obiecte dupa atingere.

In membrele noastre superioare exista nervi care trimit semnale creierului pentru a sti ce atingem. De exemplu, ii permit creierului sa stie daca un lucru atins este rece, daca este greu, moale, ascutit si asa mai departe.

CITESTE SI:  Cat de bun e sistemul care transforma semnalele creierului in text al cercetatorilor

Cu toate acestea, cum pot fi transmise aceste informatii unui computer care nu are astfel de nervi pentru simtul atingerii? Potrivit cercetatorilor de la MIT, probabil raspunsul ar fi simularea nervilor de atingere.

Cercetatorii MIT au creat o manusa cu senzori care poate invata computerele sa identifice obiecte dupa atingere. Aceasta manusa a cercetatorilor MIT contine 550 de mici senzori incorporati, fiecare senzor fiind proiectat pentru a identifica semnale de presiune.

Asta inseamna ca, in functie de modul in care apucam un obiect si in functie de locul in care se afla diferitele puncte de presiune, acele informatii culese de manusa cercetatorilor MIT pot fi folosite pentru ca computerele sa poata identifica obiecte.

CITESTE SI:  Cu cat va creste pretul abonamentului serviciului de streaming Disney+

In cele din urma, ar permite computerului sa clasifice obiecte si sa estimeze greutatea lor fara a fi nevoie de informatii vizuale. Pana acum, cercetatorii MIT au avut ceva succes cu manusa, fiind capabila sa identifice prin atingere un set de date cu o precizie de 76%.

CITESTE SI:  Specificatiile posibile ale smartphone-ului OnePlus 9

E mai eficienta si mai ieftina decat alte sisteme, avand in vedere ca manusa a fost creata de cercetatorii MIT folosind materiale de doar 10 dolari. In cele din urma, aceste informatii ar putea fi folosite pentru a instrui computerele cu privire la modul de organizare a anumitor obiecte, intelegand cum le organizam noi, oamenii. Asta inseamna ca in viitor s-ar putea crea membre protetice mai agile sau proteze care sunt concepute pentru sarcini specifice.