Sistem AI menemukan, memindahkan item di wilayah terbatas
Ai

Sistem AI menemukan, memindahkan item di wilayah terbatas


Kredit: Huang Huang et al.

Kecerdasan buatan diterapkan pada hampir setiap aspek pekerjaan dan kehidupan rekreasi kita. Dari menentukan kalkulasi untuk pembangunan gedung pencakar langit yang menjulang tinggi hingga merancang dan membangun kapal pesiar seukuran lapangan sepak bola, AI semakin memainkan peran kunci dalam proyek-proyek paling masif.

Tapi terkadang, yang ingin kita lakukan hanyalah memindahkan sekaleng kacang.

Menurut abstrak yang baru-baru ini diterbitkan oleh para peneliti di University of California, Berkeley, mereka telah mengembangkan mekanisme yang “memasangkan pipa persepsi yang memprediksi distribusi dukungan penghunian objek target dengan kebijakan pencarian mekanis yang secara berurutan memilih objek yang tertutup untuk didorong ke samping mengungkapkan target seefisien mungkin. “

Dengan kata lain, mereka telah melatih robot untuk menemukan dan memindahkan barang di rak.

Tim peneliti di Google dan Berkeley telah mencari cara untuk menerapkan AI pada aktivitas yang paling biasa ini. Faktanya, meningkatkan cara menemukan dan memilih objek merupakan inti dari proses industri, laboratorium ilmiah, perawatan kesehatan, toko grosir, komponen komputer, dan proses komersial dan manufaktur lainnya yang tak terhitung jumlahnya.

“Misalnya, robot servis di apotek atau rumah sakit mungkin perlu mencari persediaan dari lemari, robot industri mungkin perlu menemukan alat kitting dari rak di gudang, atau robot servis di toko ritel mungkin perlu mencari rak untuk diminta produk dari pelanggan, “kata Huang Huang dan sembilan rekannya di Berkeley dalam buku putih berjudul,” Pencarian Mekanis di Rak menggunakan Lateral Access X-RAY. “

Makalah tersebut melaporkan bahwa sementara robotika telah berfokus selama bertahun-tahun pada pencarian mekanis di “kekacauan yang tidak terstruktur”, penelitian di lokasi yang lebih terorganisir seperti di rak atau di lemari dan lemari masih langka. Lingkungan seperti itu mengandung kondisi yang memperkenalkan masalah baru pada misi pencarian dan deteksi robotik. Ruang terbatas, manuver kompleks untuk mencapai item, dan penghalang pandang adalah beberapa tantangan yang harus diatasi oleh proyek robotika.

LAX-RAY, sebutan untuk sistem Berkeley, dilatih untuk mencari objek yang tersembunyi atau terhalang sebagian dan menentukan cara yang aman untuk mengakses objek tersebut.

Video demonstrasi LAX-RAY menunjukkan lengan robotik yang menjelajahi objek yang berbaris di area terbatas rak, memindahkan item di baris depan untuk membuat jalur akses ke item yang terletak di belakang.

Para peneliti menghasilkan 800 lingkungan acak mulai dari pengaturan yang sederhana hingga yang lebih kompleks. LAX-RAY terhubung ke kamera penginderaan kedalaman yang menghitung jarak dan menentukan lokasi objek. Para peneliti mengatakan demonstrasi memiliki tingkat akurasi 87 persen.

“Kami bekerja dalam rak sebagai lawan dari ruang kerja planar tak terbatas yang diasumsikan X-RAY,” kata laporan itu, menjelaskan bahwa alih-alih menggenggam objek “di sepanjang bidang tak terbatas,” robot dengan sabar mempertimbangkan gerakan alternatif yang lebih aman sebagai gantinya, “mendorong tindakan masuk rak yang dibatasi dengan ketat. “

Dalam proyek Google, rekaman video dari sensor robot yang peka terhadap sentuhan mengubah data yang dikumpulkan menjadi representasi fisik dari suatu wilayah. Robot menggunakan gambar untuk mendorong item ke samping dan menghindari kerusakan.

Eksperimen masa depan oleh Google dan Berkeley akan mencakup penggunaan cangkir hisap untuk menangkap objek dan penyertaan item non-kaku seperti kain untuk dideteksi, digenggam dan dipindahkan.


Pembelajaran mendalam membantu robot menangkap dan memindahkan objek dengan mudah


Informasi lebih lanjut:
Pencarian Mekanis di Rak menggunakan Lateral Access X-RAY, arXiv: 2011.11696 [cs.RO] arxiv.org/abs/2011.11696

ai.stanford.edu/mech-search/shelf/

© 2020 Science X Network

Kutipan: Sistem AI menemukan, memindahkan item di wilayah terbatas (2020, 27 November), diakses 27 November 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-11-ai-items-constricted-regions.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Toto SGP