Telefoanele învață să gândească precum mașinile autonome

O echipă de cercetători de la Universitatea Cambridge au reușit ceva inedit: au învățat un telefon să „gândească” precum o mașină autonomă.

Practic, ei au împrumutat câteva dintre tehnicile folosite de vehiculele autonome pentru a-ți învăța telefonul să se comporte precum o mașină autonomă. Practic, poate naviga, chiar și atunci când nu are acces la informațiile de poziționare prin semnalul GPS. Echipa a dezvoltat două noi software-uri care merg pe telefoanele mobile, dar sunt croite după modelul mașinilor autonome, potrivit Gizmodo.

Primul se numește SegNet și poate lua imagini de pe stradă printr-o cameră de smartphone, pentru ca apoi să le clasifice, sortând obiectele în 12 categorii diferite: străzi, semne, pietoni, clădiri și cicliști. Echipa a explicat, clar și simplu, cum funcționează. SegNet a fost „antrenat” de un grup de studenți de la Cambridge, care au etichetat manual fiecare pixel în fiecare dintre cele 5.000 de imagini, fiecare având nevoie de aproximativ 30 de minute pentru a fi completată.

Fiica lui Michael Schumacher s-a căsătorit în mare secret. Invitații au avut o interdicție clară din partea mirilor

Școli închise acolo unde situația o impune. Ministrul Educației anunță măsuri speciale pentru siguranța elevilor în contextul vremii extreme

Odată terminată etichetarea, cercetătorii au avut nevoie de două zile pentru a pregăti sistemul, înainte de a-l pune în acțiune. Echipa susține că poate funcționa perfect în lumină, umbră și în medii nocturne, iar pixelii sunt etichetați corect în proporție de 90%.

Al doilea sistem folosește imagini pentru a stabili unde se află telefonul, analizând străzile și geometria clădirilor. Sistemul a fost testat la Cambridge și s-a dovedit mai precis decât GPS-ul. Este foarte similar modului în care mașinile autonome, inclusiv cele făcute de Google, compară datele obținute cu cele deja existente pentru a se orienta pe străzi. Să nu crezi, totuși, că telefonul îți va transforma mașina într-una autonomă. Sunt șanse mai mari ca sistemul să fie inclus în roboții domestici, potrivit lui Roberto Cipolla, unul dintre cercetătorii care lucrează la proiect.