Представление тактильной информации, не зависящее от сенсоров, для передачи без переноса между сенсорами на основе визуальных данных
Тактильные датчики играют ключевую роль в восприятии и взаимодействии интеллектуальных систем с физическим миром. Датчики GelSight и их аналогичные технологии обеспечивают детальную информацию о контактных поверхностях, преобразуя тактильные данные в визуальные изображения. Однако отсутствие переносимости между различными сенсорами приводит к значительным различиям в тактильных сигналах, что затрудняет использование моделей, обученных на одном сенсоре, на других.
Проблема переносимости моделей
Существующие методы, включая обучение представлениям и контрастное обучение, требуют больших объемов данных и не способны эффективно обобщать на невидимые сенсоры. Это создает препятствия для широкого применения технологий тактильного восприятия.
Решение: SITR
Исследователи из Университета Иллинойс в Урбана-Шампейн предложили тактильное представление, не зависящее от сенсоров (SITR), которое позволяет передавать информацию между различными визуальными тактильными датчиками без необходимости дополнительного обучения. Ключевые инновации включают:
- Использование легко доступных калибровочных изображений для характеристики отдельных сенсоров.
- Применение контролируемого контрастного обучения для акцентирования геометрических аспектов тактильных данных.
- Создание крупномасштабного синтетического набора данных с 1 миллионом примеров и 100 конфигурациями сенсоров.
Преимущества SITR
В тестах классификации объектов SITR превосходит все базовые модели при передаче данных между различными сенсорами. Он демонстрирует способность выявлять значимые, не зависящие от сенсоров характеристики, остающиеся устойчивыми при изменениях в сенсорной среде. В задачах оценки позы SITR снижает среднюю квадратичную ошибку на 50% по сравнению с базовыми моделями.
Практические решения для бизнеса
Для успешного внедрения технологий искусственного интеллекта в бизнес:
- Изучите процессы, которые можно автоматизировать, и выявите моменты, где ИИ может добавить максимальную ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим требованиям, и позволяющие настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Для получения актуальных новостей об ИИ подписывайтесь на наш Telegram.
Рассмотрите практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж от itinai.ru, созданный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления общением на всех этапах клиентского пути.
