Роботы от MIT теперь способны запоминать местоположение вещей на долгое время

Система DAAAM сочетает компьютерное зрение и трёхмерные карты, позволяя роботам ассоциировать объекты с местами и сохранять эту информацию для дальнейшего поиска и выполнения задач

Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) представили систему долговременной памяти для роботов DAAAM (Describe Anything, Anywhere, Anytime, at Any Moment), которая обеспечивает возможность запоминания объектов и их расположения в обширных и сложных пространствах. Эта разработка призвана помочь роботам выполнять задачи, требующие запоминания событий и предметов, с которыми они уже сталкивались.

Современные роботы хорошо ориентируются в окружающей среде, однако слабо связывают конкретные объекты с временем и местом. Если человек может вспомнить, где оставил ключи вечером или в каком ящике находится необходимая деталь, то для робота такая задача остается сложной.

Система DAAAM интегрирует уже существующие технологии компьютерного зрения и трёхмерного картирования. В процессе перемещения робот не только создает карту окружающего пространства, но и добавляет к объектам детальные текстовые описания. Это позволяет машине запоминать, например, красный велосипед со спущенным колесом рядом с определенным зданием или конкретный инструмент в рабочей области.

В дальнейшем пользователи смогут задавать вопросы, такие как «Где я оставил кошелёк?» или «Принеси деталь, которую мы начали собирать вчера вечером», а робот будет искать нужный объект, основываясь на своей памяти, а не только на текущем изображении с камер.

По словам разработчиков, DAAAM функционирует достаточно быстро для применения на мобильных роботах в реальном времени. В ходе испытаний система показала более высокую точность ответов по сравнению с существующими методами, хотя результаты зависели от типа запроса.

Работа была представлена на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).

В настоящее время авторы продолжают улучшать систему. В частности, они работают над механизмами оценки уверенности в воспоминаниях робота и способностью запоминать не только объекты, но и важные события. В будущем это может сделать взаимодействие человека и робота более естественным и приблизить машины к выполнению задач, требующих настоящей долговременной памяти.