การดูแลรักษาตู้แช่เบียร์อย่างเหมาะสม

การทำความเข้าใจว่าควรรินเบียร์เมื่อใดและที่ไหน หรือการรู้ว่าเมื่อใดควรให้ความช่วยเหลือในการเปิดประตูตู้เย็นอาจเป็นเรื่องยากสำหรับหุ่นยนต์ เนื่องจากหุ่นยนต์ต้องเผชิญตัวแปรมากมายในขณะที่ประเมินสถานการณ์ ทีมงานจาก Cornell ได้สร้างโซลูชัน จ้องมองอย่างตั้งใจด้วยกล้อง 3 มิติของ Microsoft Kinect และใช้ฐานข้อมูลของวิดีโอ 3 มิติ หุ่นยนต์ Cornell จะระบุกิจกรรมที่เห็น พิจารณาว่าการใช้งานใดที่เป็นไปได้กับวัตถุในฉาก และพิจารณาว่าการใช้งานเหล่านั้นเหมาะสมกับกิจกรรมอย่างไร จากนั้นจะสร้างชุดของการดำเนินการต่อเนื่องที่เป็นไปได้ในอนาคต เช่น การกิน การดื่ม การทำความสะอาด การทิ้งขยะ และในที่สุดก็เลือกสิ่งที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด เมื่อการดำเนินการดำเนินต่อไป หุ่นยนต์จะอัปเดตและปรับปรุงการคาดคะเนอย่างต่อเนื่อง Ashutosh Saxena, Cornell ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และผู้เขียนร่วมของการศึกษาใหม่ที่เชื่อมโยงกับการวิจัยกล่าวว่า "เราแยกหลักการทั่วไปของพฤติกรรมของผู้คน ตู้แช่เบียร์ "การดื่มกาแฟเป็นกิจกรรมที่ยิ่งใหญ่ แต่ก็มีหลายส่วนด้วยกัน" หุ่นยนต์สร้าง "คำศัพท์" ของชิ้นส่วนเล็กๆ ที่สามารถประกอบเข้าด้วยกันในรูปแบบต่างๆ เพื่อจดจำกิจกรรมขนาดใหญ่ที่หลากหลาย เขาอธิบาย Saxena จะเข้าร่วมกับ Hema S. Koppula นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาของ Cornell ขณะที่พวกเขานำเสนอผลงานวิจัยของพวกเขาในการประชุมนานาชาติของ Machine Learning ในวันที่ 18-21 มิถุนายนในแอตแลนตา และการประชุม Robotics: Science and Systems ในวันที่ 24-28 มิถุนายนในเบอร์ลิน ประเทศเยอรมนี ในการทดสอบ หุ่นยนต์คาดการณ์ได้ถูกต้อง 82 เปอร์เซ็นต์เมื่อมองไปยังอนาคต 1 วินาที ถูกต้อง 71 เปอร์เซ็นต์เป็นเวลา 3 วินาที และ 57 เปอร์เซ็นต์ถูกต้องเป็นเวลา 10 วินาที Saxena กล่าวว่า "แม้ว่ามนุษย์จะคาดเดาได้ แต่ก็เป็นเพียงส่วนหนึ่งของเวลาเท่านั้น" "อนาคตคือการคิดออกว่าหุ่นยนต์วางแผนปฏิบัติการอย่างไร ตอนนี้เราเกือบจะฮาร์ดโค้ดคำตอบ แต่ควรมีวิธีที่หุ่นยนต์จะเรียนรู้วิธีตอบสนอง"