Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Groundlight đã công bố gói ROS nguồn mở được thiết kế để trao quyền cho các nhà phát triển robot. Công cụ này tích hợp tầm nhìn máy tính tiên tiến vào các dự án robot, kết hợp học máy với thông tin đầu vào của con người trong thời gian thực để giúp robot có khả năng thích ứng tốt hơn với môi trường xung quanh. Gói này hiện có sẵn cho các nhà phát triển ROS2 và nhằm mục đích hợp lý hóa việc tích hợp AI trực quan tiên tiến vào hệ thống của họ.

Các phương pháp tiếp cận truyền thống đối với thị giác máy tính trong robot là một quá trình tẻ nhạt và hành vi của robot thường không thể đoán trước được khi gặp phải các tình huống chưa được huấn luyện. Sản phẩm mới của Groundlight tìm cách giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp các mô hình biên tùy chỉnh hoạt động cục bộ và dành riêng cho yêu cầu của từng robot. Mô hình này được hỗ trợ bởi quá trình đào tạo tự động trên đám mây và sự giám sát liên tục của con người, cho phép robot tìm kiếm sự trợ giúp của con người và thích ứng với các tình huống mới nếu cần thiết.

Gói ROS của Groundlight giới thiệu những cách mới để các nhà phát triển tương tác với các hệ thống AI hiện có. Gói này cho phép bạn truy vấn hình ảnh nhị phân bằng ngôn ngữ tự nhiên và trả về ngay lập tức các phản hồi đáng tin cậy từ các mô hình học máy hiện đại. Nếu mô hình không đáng tin cậy, người đánh giá sẽ can thiệp để cung cấp hướng dẫn theo thời gian thực. Chiến lược có sự tham gia của con người này không chỉ đảm bảo độ tin cậy mà còn cải thiện hiệu suất của các mô hình ML theo thời gian mà không cần phải đào tạo lại thủ công.

Việc phát hành gói ROS của Groundlight thể hiện một bước tiến lớn trong lĩnh vực robot và thị giác máy tính. Nó nhằm mục đích tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các hệ thống robot thông minh và phản ứng nhanh hơn, phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm nghiên cứu và tự động hóa công nghiệp. Groundlight tiếp tục tập trung vào việc kết hợp tốc độ học máy với độ tin cậy trong hiểu biết sâu sắc của con người để giúp các nhà phát triển xây dựng thế hệ robot nhận dạng hình ảnh tiếp theo.