對(duì)于已經(jīng)輕車熟路的任務(wù)，機(jī)器人做起來效率無人能及，但如果遇到了新問題，比如需要抓起一個(gè)不熟悉的物品，機(jī)器人通常會(huì)卡殼。不過 AI 的加入可以解決這一問題，Dex-Net系統(tǒng)就利用深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器手能高效完成對(duì)不熟悉物品的抓取。
這套系統(tǒng)的原理其實(shí)與人抓取物品類似。我們看到一個(gè)物品時(shí)，會(huì)先理解它的形狀，然后將其與自己熟悉的其他物體進(jìn)行對(duì)比，利用已經(jīng)掌握的知識(shí)找到抓取物體的最佳方式。
不過，Dex-Net可沒有人類的眼睛和記憶，因此其發(fā)明者直接給它輸入了超過 600 萬個(gè)人工 3D 物品圖像，并對(duì)這些物品的抓取方法做了一一解釋。在實(shí)際使用中，這套系統(tǒng)會(huì)先對(duì)物品進(jìn)行掃描，隨后與云端記憶庫進(jìn)行對(duì)比，然后按照最接近的抓取方法進(jìn)行操作。
在測(cè)試中，研究人員拿了幾個(gè) Dex-Net從沒見過的物體，結(jié)果它在抓取中只失誤了一次，水平相當(dāng)高。雷鋒網(wǎng)還注意到，Dex-Net的判斷相當(dāng)迅速，平均不到一秒它就能找到正確的抓取方法。
Dex-Net 是加州大學(xué)伯克利分校機(jī)器人專家的作品，今年 7 月，他們將在一場(chǎng)展會(huì)上給我們呈現(xiàn)該系統(tǒng)的最新版本。同時(shí)，機(jī)器人專家還準(zhǔn)備公布這 600 萬個(gè)物品的數(shù)據(jù)集和他們多年來積累的點(diǎn)云資料庫。
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