Ölçeklenebilir Dokunma Hissiyatına Sahip Eldiven (Scalable TActile Glove -STAG) adı verilen buluş, sahip olduğu 550 adet basınç algılayıcı sensörü sayesinde insanların bir nesneyi dokunarak nasıl tanımlayabildiği hakkında bilgi topluyor. Bir kablo aracılığıyla bilgisayara bağlanan eldiven, elde edilen basınç ölçümlerini video halinde bir “dokunma haritasına” dönüştürüyor. Evrişimsel Sinir Ağına (Convolutional Neural Network-CNN) yüklenen görüntüler bu sayede sınıflandırılarak basınç şablonları ortaya çıkarılıyor. Yapay Sinir Ağı son olarak, elde edilen şablonlar ile nesneleri birbirleriyle eşleştiriyor.
Araştırma ekibi yukarıda bahsedilen yöntem sayesinde; meşrubat kutularından, makaslara kadar uzanan çeşitlilikte 26 eşyanın 135,000 adet video karesini yakalamış. Bir insanın elini eşya üzerinde gezdirerek eşyanın ne olduğunu anlaması mantığıyla çalışan CNN, video kareleri ile eşyaların tutulma şekillerini eşleştirerek gerçek eşyanın resmini ortaya çıkarmış. Eşyaları %76’lık doğruluk payıyla tespit eden sistem, aynı zamanda araştırmacıların insan elinin bir nesneyi nasıl tutup hareket ettirdiği anlamalarına da yardımcı olmuş. Araştırmacılar bu sayede robotların eşyaları daha doğru biçimde hareket ettirebileceğini ve protez ellerin gerçeğine yakın hissiyata sahip olabileceğini ifade ediyorlar.
Yapay zeka kontrollü sistemin çalışma prensibini aşağıda yer alan videoda izleyebilirsiniz.
Bu haberi, mobil uygulamamızı kullanarak indirip,istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz:
Bana çok korkutucu geliyor bunlar.