Eines der wenigen guten Dinge beim Lockdown und der Arbeit von zu Hause aus ist, dass man mehr Zeit für die Haustiere hat. Aber wenn sich die Welt wieder normalisiert, werden die Menschen ins Büro zurückkehren, und in manchen Fällen bedeutet das, dass sie gehen müssen Hunde bleiben den größten Teil des Tages zu Hause, hoffentlich kommt mittags jemand zu Ihnen nach Hause, um sie rauszulassen Punkt.
Was wäre, wenn es einer KI möglich wäre? Gerät, wie ein Amazon Echo der nächsten Generation, um Ihrem Vierbeiner während Ihrer Abwesenheit einen Hundetrainingskurs zu geben? Das ist die Grundlage für ein Projekt von Forschern der Colorado State University. Ursprünglich entdeckt von Chris Stokel-Walker, dem Autor von YouTubers: Wie YouTube das Fernsehen aufrüttelte und eine neue Generation von Stars hervorbrachte, und berichtet von Neuer WissenschaftlerBei der Arbeit handelt es sich um einen Prototyp eines Geräts, das in der Lage ist, Hundebefehle zu erteilen, zu überprüfen, ob ihnen gehorcht wird, und ihnen dann als Belohnung ein Leckerli zu geben, wenn sie es tun.
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„Wir haben ein Gerät entwickelt, das verwendet maschinelles Lernen um das positive Verhalten von Hunden zu überwachen und zu belohnen“, sagte Tom Cavey, einer der Co-Autoren des Projekts, gegenüber Digital Trends. „Wenn ein Hund über einen längeren Zeitraum eine gewünschte Aktion ausführt, gibt das Gerät ein Leckerli ab. Dies wird in Echtzeit mithilfe eines winzigen eingebetteten Computers mit geringem Stromverbrauch erreicht Nvidia Jetson Nano. Das Gerät ermöglicht es uns, Live-Videos aufzunehmen und sie in einem maschinellen Lernmodell zu verwenden, um in Echtzeit herauszufinden, was der Hund tut, völlig unabhängig von lokalen oder Remote-Verbindungen. Wenn der Hund bestimmte Verhaltensweisen wie „Sitz“ oder „Legen“ zeigt, wird ein gutes Verhalten erkannt und ein Leckerli vom Gerät abgeworfen.“
K.I. wird bei der Bildklassifizierung immer besser. Aber in diesem Fall bedeutete die Verwendung eines nicht angeschlossenen eingebetteten Geräts, dass man sich mit Speicher- und Hardwareeinschränkungen auseinandersetzen musste, die die Forscher daran hinderten, komplexe Modelle für maschinelles Lernen zu verwenden. Sie nutzten unter anderem Optimierungs- und Quantisierungstechniken, um die Modellgröße zu reduzieren, damit es auf dem Jetson Nano laufen konnte.
Jason Stock, Co-Autor des Projekts, sagte gegenüber Digital Trends, ob sie Pläne zur Kommerzialisierung der Technologie hätten: „Unsere Der Ansatz besteht aus kostengünstigen Hardware- und Softwarekomponenten, die die Kommerzialisierung eines relativ erschwinglichen Produkts ermöglichen würden Produkt. Wir erwägen die Möglichkeit, dies weiterzuentwickeln, wenn ein größeres Budget für die Schaffung eines besser funktionierenden Systems zur Verfügung steht Prototyp sowie die Verbesserung des Modells und des Datensatzes, um mehr Verhaltensweisen zu identifizieren – vielleicht sogar solche, die als solche wahrgenommen werden Negativ."
Mit anderen Worten: Es besteht die Möglichkeit, dass es irgendwann zum Verkauf steht. Aber zuerst müssen Sie sitzen, bleiben und eine Weile warten.
Ein Papier, in dem die Arbeit beschrieben wurde, war Kürzlich auf arXiv veröffentlicht, das Open-Access-Repository für elektronische Vorabdrucke.
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