Uma das poucas coisas boas do confinamento e do trabalho em casa é ter mais tempo para ficar com animais de estimação. Mas quando o mundo voltar ao normal, as pessoas voltarão ao escritório e, em alguns casos, isso significa sair cães em casa durante grande parte do dia, com sorte com alguém entrando em sua casa para deixá-los sair ao meio-dia apontar.
E se fosse possível para uma I.A. dispositivo, como um Amazon Echo de última geração, para dar ao seu cão uma aula de treinamento de cães enquanto você estava fora? Essa é a base de um projeto realizado por pesquisadores da Colorado State University. Inicialmente descoberto por Chris Stokel-Walker, autor de YouTubers: como o YouTube sacudiu a TV e criou uma nova geração de estrelas, e relatado por Novo Cientista, o trabalho envolve um protótipo de dispositivo capaz de emitir comandos caninos, verificar se eles estão sendo obedecidos e, em seguida, oferecer uma guloseima como recompensa quando o fizerem.
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“Desenvolvemos um aparelho que utiliza
aprendizado de máquina para monitorar e recompensar os comportamentos positivos dos cães”, disse Tom Cavey, um dos coautores do projeto, à Digital Trends. “Se um cão exibir uma ação desejada por um longo período de tempo, o dispositivo liberará uma guloseima. Isso é feito em tempo real usando um computador embarcado minúsculo e de baixa potência chamado Nvidia Jetson Nano. O dispositivo nos permite capturar vídeo ao vivo e utilizá-lo em um modelo de aprendizado de máquina para descobrir o que o cão está fazendo em tempo real, totalmente independente de qualquer conectividade local ou remota. Se o cão estiver exibindo comportamentos específicos, como ‘sentar’ ou ‘deitar’, um bom comportamento será detectado e uma guloseima será descartada do dispositivo.”IA está cada vez melhor na classificação de imagens. Mas, neste caso, usar um dispositivo incorporado não conectado significava lidar com restrições de memória e limitações de hardware que dificultavam a capacidade dos pesquisadores de usar modelos complexos de aprendizado de máquina. Eles utilizaram técnicas de otimização e quantização para reduzir o tamanho do modelo, entre outras estratégias, para que pudesse rodar no Jetson Nano.
Sobre se eles têm planos de comercializar a tecnologia, Jason Stock, coautor do projeto, disse à Digital Trends: “Nosso abordagem consiste em componentes de hardware e software de baixo custo que permitiriam a comercialização de um produto relativamente acessível. produtos. Consideramos a possibilidade de desenvolver isto ainda mais, dado um orçamento maior para a criação de um sistema que funcione melhor protótipo, bem como melhorar o modelo e o conjunto de dados para identificar mais comportamentos - talvez até aqueles percebidos como negativo."
Em outras palavras, há uma chance de que isso acabe sendo vendido. Mas primeiro você terá que sentar, ficar e esperar um pouco.
Um artigo descrevendo o trabalho foi publicado recentemente no arXiv, o repositório de acesso aberto de pré-impressões eletrônicas.
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