L’un des rares avantages du confinement et du travail à domicile est de pouvoir passer plus de temps avec les animaux de compagnie. Mais lorsque le monde reviendra à la normale, les gens retourneront au bureau, et dans certains cas, cela signifiera qu'ils quitteront leur poste. chiens à la maison pendant une grande partie de la journée, avec un peu de chance, quelqu'un venant chez vous pour les laisser sortir à midi indiquer.
Et s'il était possible pour une I.A. un appareil, comme un Amazon Echo de nouvelle génération, pour donner à votre chien un cours de dressage de chiens pendant votre absence? C’est la base d’un projet mené par des chercheurs de la Colorado State University. Initialement repéré par Chris Stokel-Walker, auteur de YouTubers: comment YouTube a bouleversé la télévision et créé une nouvelle génération de stars, et rapporté par Nouveau scientifique, le travail implique un prototype d’appareil capable de donner des ordres canins, de vérifier s’ils sont obéis, puis de fournir une friandise en guise de récompense lorsqu’ils le sont.
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« Nous avons développé un appareil qui utilise apprentissage automatique pour surveiller et récompenser les comportements positifs des chiens », a déclaré Tom Cavey, l'un des co-auteurs du projet, à Digital Trends. « Si un chien affiche une action souhaitée pendant une période de temps suffisante, l'appareil libère une friandise. Ceci est accompli en temps réel en utilisant un petit ordinateur embarqué de faible puissance appelé le NVIDIA Jetson Nano. L'appareil nous permet de capturer une vidéo en direct et de l'utiliser dans un modèle d'apprentissage automatique pour comprendre ce que fait le chien en temps réel, totalement indépendant de toute connectivité locale ou distante. Si le chien présente des comportements spécifiques tels que « s’asseoir » ou « s’allonger », un bon comportement est détecté et une friandise sera lancée de l’appareil.
I.A. s'améliore constamment dans la classification des images. Mais dans ce cas, utiliser un appareil embarqué non connecté impliquait de faire face à des contraintes de mémoire et à des limitations matérielles qui entravaient la capacité des chercheurs à utiliser des modèles d’apprentissage automatique complexes. Ils ont utilisé des techniques d'optimisation et de quantification pour réduire la taille du modèle, entre autres stratégies, afin qu'il puisse fonctionner sur le Jetson Nano.
Quant à savoir s'ils envisagent de commercialiser la technologie, Jason Stock, co-auteur du projet, a déclaré à Digital Trends: « Notre Cette approche consiste en des composants matériels et logiciels peu coûteux qui permettraient la commercialisation d'un produit relativement abordable. produit. Nous envisageons la possibilité de développer davantage ce système, moyennant un budget plus important pour créer un système qui fonctionne mieux. prototype, ainsi que l'amélioration du modèle et de l'ensemble de données pour identifier davantage de comportements - peut-être même ceux perçus comme étant négatif."
En d’autres termes, il y a une chance que cela finisse par être vendu. Mais vous devrez d’abord vous asseoir, rester et attendre un peu.
Un document décrivant le travail a été récemment publié sur arXiv, le référentiel en libre accès de prépublications électroniques.
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