Cookies op Tweakers

Tweakers maakt gebruik van cookies, onder andere om de website te analyseren, het gebruiksgemak te vergroten en advertenties te tonen. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Ga verder' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt, bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie

Door , , 27 reacties
Bron: New Scientist

Wetenschappers hebben de manier waarop bijen communiceren over voeding als uitgangspunt genomen bij het verbeteren van het zicht van robots. Honingbijen hanteren een soort van danstaal om elkaar te vertellen waar ze nectar kunnen vinden. De dans geeft onder meer aan welke kant de soortgenoten op moeten om voedsel te vinden. Ook de snelheid van de dans is een belangrijke indicator; hoe sneller een dans wordt uitgevoerd des te dichterbij de nectar is. Twee onderzoekers van het Center for Scientific Investigation and Higher Education of Ensenada in Mexico haalden inspiratie uit deze manier van communiceren. Hun stereoscopisch computersysteem gaat uit van virtuele bijenverkenners die dusdanig geprogrammeerd zijn dat ze op zoek gaan naar kenmerken als textuur en randen in een tweedimensionaal beeld. Dit kan er bijvoorbeeld toe leiden dat ze een persoon of ander opvallend object in een verder lege ruimte ontdekken. In eerste instantie laat de software diverse bijenverkenners willekeurig het beeld afzoeken tot er bepaalde kenmerken gevonden worden, waarna de virtuele beestjes net als echte bijen hun collega's, de oogstbijen, waarschuwen om gedetailleerd onderzoek te doen.

BijZijn de 'oogsters' ook geÔnteresseerd, dan kan het systeem op basis van de bijenbewegingen een 3d-beeld renderen. Uiteindelijk moet het model ertoe bijdragen dat robots efficiŽnter navigeren en beter reageren op hun omgeving. Bij het testen van het systeem werden er 8.000 virtuele bijenverkenners en 32.000 oogsters gebruikt. Het bijenmodel moet voor het eind van het jaar een mobiele robot helpen bij het vermijden van obstakels. Een Britse wetenschapper van de Cranfield universiteit laat weten wel iets in het onderzoek te zien. Bijen hebben volgens hem een ingebouwd zoekalgoritme dat goed van pas kan komen bij het verkennen van de omgeving. Afhankelijk van de situatie zal het aantal virtueel ingezette bijen moeten fluctueren. Is het alleen nodig om te weten waar de muren staan, dan zal een klein aantal bijen voldoende uitkomst bieden, mocht er meer informatie nodig zijn, dan zullen er hele zwermen virtuele bijen ingezet moeten worden.

Moderatie-faq Wijzig weergave

Reacties (27)

Ja leuk bedacht allemaal... totdat ze een raam tegen komen waar ze dan uuuuuuren achtereen panisch proberen doorheen te vliegen. :+ }>
Nieuw! KISS - Klamboe Internet Security Suite
Dit komt zeer goed overeen met het model van visuele perceptie dat gehanteerd wordt in de psychologie. Eerst is het beeld een "intensity array" (een raster van cijfers, en elk cijfer staat voor een intensiteit van licht). Daarna wordt door het brein "perceptie" uitgevoerd: detecteren van randen, afstanden, voor-achter en uiteindelijk 3D. De bijen in dit verhaal zouden overeenkomen met de "kenmerkendemonen" uit de voorbijgestreefde Pandemonium-theorie voor het "zien". Realistischer is de computationele theorie van Marr, die werkt op gelijkaardige manier als hierboven.
Het zou me niets verbazen als deze strategie goede resultaten gaat geven. Keer op keer blijkt in de IT dat algoritmes die gebaseerd zijn op evenbeelden in de natuur ongelooflijk goede resultaten kunnen geven.

Voorbeelden hiervan zijn neural networks en genetic programming, en er zullen er ongetwijfeld veel meer zijn.

[edit]Had eigenlijk in de main thread gemoeten :?
zal toch wel mee vallen, als je hd beelden door stuurt naar de robot, het lijkt me moeilijk om een raam altijd helemaal schoon te houden, en voor het geval van zou je ook nog iets met ultrasone geluidsgolven kunnen doen ofzo, doen vleermuizen ook
De reden waarom mensen een raam 'zien' is omdat ze weten dat in een raamkozijn vaak glas hoort en om dat de zijden van een huis vaak ramen bevat.

Zodra glas zich op een onverwachte plaats bevindt, knalt een mens er net zo hard tegenaan.

Naast herkenning van patronen, komt er ook nog een beetje kennis bij kijken. Verwachtingen.

Zien is 1, interpreteren is 2 en dat stroken tegen kennis is 3.

-R-
Bwa als mensen niet goed ziet loop hij/zij ook tegen het raam!!! Al dikwijls bewezen :D
Tijd voor "Dancing with the robots" :+
EUh... ze hebben jou vroeger toch ook niet verteld dat je niet door te tafel kon lopen :)
Een robot moet het zelf kunnen... en zelf leren uiteraard. Niet doorsimpelweg zeggen van daar niet en daar niet..
Dan is het nog geen robot.
Een door de computer aangestuurd ding met een of meer armen is al een robot, een productierobot om precies te zijn :P

Maar serieus: dit soort dingen werkt altijd in stapjes. Als je het ze bewust leert, kan je het misschien generaliseren zodat het ook werkt voor nieuwe objecten die onbekend zijn :)
Op veel gebieden is het goed om naar de natuur te kijken, maar dit is niet een voorbeeld ervan.

Het grootste probleem van image recognition is het tekort aan processorkracht. Ik ben ervan overtuigd dat als we processors hadden die 100 keer sneller waren, het goed mogelijk was om binnen aanzienlijke tijd een kamer volledig gescand en 'ge-3d-mensionaliseerd' te hebben.

Dit verhaaltje met bijen is dan ook complete onzin, ik kan me moeilijk voorstellen dat het door programmeurs met kennis op dit gebied is verzonnen. De techniek van het gebruik van randen (en textuur) is dan ook al lang en breed bekend, dit wordt al decenia lang toegepast.

De echte truuc is om of op een echt nieuw idee te komen, of een veel efficientere toepassing van de huidige ideeŽn bedenken.

Edit:
vele handen maken licht werk
Ik weet dat het leuk klinkt, maar het gaat hier niet op. Het werk wordt nogsteeds door 1 man (processor) uitgevoerd. Natuurlijk maakt een programma gebruik van classes en functies, maar daar maakt elke programmeur gebruik van. Wel een leuk idee is om zo'n programma op een processor met duizenden cores uit te voeren. Het werk dat nu in een scan gedaan moet worden (kan niet anders, je hebt maar een processor), zou dan in 1 keer uitgevoerd kunnen worden. Dit zou volgens mij beeldherkenning vele malen sneller dan realtime mogelijk maken. Nu maar wachten tot Intel met een mille-core komt :). Ons brein voert ook vele processen tegelijk uit (alles draait tegelijk zover ik weet), waardoor wij zo snel beeld kunnen verwerken en objecten kunnen herkennen.
De echte truuc is om of op een echt nieuw idee te komen, of een veel efficientere toepassing van de huidige ideeŽn bedenken.
Dit is juist een efficiŽntere toepassing van huidige ideeŽn! I.p.v. een tijdrovend scan-algoritme, gebruiken ze nu het bij-principe: vele handen maken licht werk.

Anders gezegd (uit het originele artikel):
Toby Breckon, a computer vision researcher at Cranfield University in the UK, says the approach has promise. "One of the big problems for stereo vision is that you have to search through the features in front of you," he says. "Bees have this almost built-in search algorithm that has the potential to help."
Doet me denken aan dat boek 'Prey' van Michael Crichton. :)
Here come the drones! :D

(1. the male of the honeybee and other bees, stingless and making no honey.
2. a remote control mechanism, as a radio-controlled airplane or boat.)
Foutje in de programmatuur: 'meneer? waarom dansen die robots zo snel als ik mn broodje honing uit mn lunchtrommel haal?'
Waarvoor heb je robots nodig die efficiŽnter navigeren en reageren op de omgeving ? Is het de bedoeling om daarmee robots zelfstandig hier op aarde te laten loslopen (of vliegen) ? Ik heb absoluut niets tegen deze boeiende wetenschappelijke ontwikkeling, allicht bruikbaar voor een heleboel goedaardige toepassingen, waar dit artikel overigens geen woord over rept. Maar met een beetje verbeelding helpt dit project aan een wetenschap waar niemand op zit te wachten, best te verstaan onder 'terminator technology'. Okee, het zijn zware woorden, maar ťťn ding is zeker, het staat te gebeuren en niemand is er klaar voor.

Voor meer informatie,
klik hier.
lol terminator technology of levens-reddende bergings robots, tis maar waar jij zelf 't eerst aan wilt denken....
De computers van nu kunnen met moeite een vliegtuig van een lieveheersbeestje onderscheiden, ik denk dat het nog wel een tijdje duurt voordat er een computer op het idee komt de wereld over te nemen.. :9

Op dit item kan niet meer gereageerd worden.



Apple iOS 10 Google Pixel Apple iPhone 7 Sony PlayStation VR AMD Radeon RX 480 4GB Battlefield 1 Google Android Nougat Watch Dogs 2

© 1998 - 2016 de Persgroep Online Services B.V. Tweakers vormt samen met o.a. Autotrack en Carsom.nl de Persgroep Online Services B.V. Hosting door True