Siemens Quadrocopter, u susret budućnosti
Siemens koristi mini helikopter opremljen ugrađenim senzorima za prikupljanje i tumačenje videa. Poznat kao quadrocopter, on koristi podatke za izradu 3D digitalnog modela njegove neposredne okoline. Kao što je objavljeno, naučnici koji rade za korporativne tehnologije u Princetonu i Münchenu, užurbano rade na razvoju ovog sofisticiranog oka na nebu.
Cilj projekta je stvoriti sistem sposoban za proizvodnju digitalnih modela složenih enterijera i nadzor nedostupnih instalacija. Za istraživače koji rade na veštačkoj inteligenciji, razvoj sistema vizuelnom nadležnosti ostaje, čak i posle 50 godina, što je veliki izazov.
Kada je u pitanju pogled na stvarni svet, računari su još uvek neverovatno primitivni. Dok dete nema problema da razlikuje stablo od antene, računari su u stanju pouzdanog podudaranja takve slike na relevantne objekte.
U Siemensu, naučnici su postupno radili na učenju quadrocoptera kako da vidi. Bespilotni sistem je dimenzije oko jedan metar u prečniku, pa je opremljen sa četiri rotora. Kada je u letu, koristi lasere za skeniranje njegove okoline.
Optički senzori i video kamera snimaju svaki detalj.
U procesu poznat kao "pod nadzorom učenja", takvi sistemi su u početku „napunjeni“ sa stotinama hiljada slika, time oponašaju proces u kojem se uče razlike. Inteligentni algoritmi zatim pretražuju ove slike za karakteristične osobine.
Na temelju toga, quadrocopter je u stanju da sastavi precizan 3D digitalni model okoline u područjima kao što su rukovanje prtljagom, rukovanje objektima, zgradama fabrika, ili događaj priredbe za potrebe gradnje planiranja ili izgradnje, razne inspekcije.
U budućnosti, ova letelica može leteti rutinske operacije uvida u velikoj meri nedostupnih instalacija kao što su elektrane i električni vodovi.
U drugim projektima svojih istraživanja i razvoja, Siemens takođe razvija sisteme koji su u mogućnosti skenirati „aireal“ slike za složene obrasce kao što su industrijska mesta, zgrada ili puteva, ispitati X-ray slike prtljaga i utovar kontejnera sa sumnjivim predmetima, prepoznati i čitati saobraćajne znakove i pratiti razne gužve.
