Naudodama algoritmus, mokslininkų komanda iš Gvadalacharos universiteto (Meksika) sukūrė neuroninį tinklą, kuris leidžia robotui atpažinti skirtingus objektus. Robotas galės atpažinti įvairius atvaizdus, pirštų atspaudus, veidus, kūnus, balso tonus ir net DNR.
Tiksliųjų ir Inžinerinių mokslų centro tyrėja Nancy Guadalupe Arana Daniel savo moksliniame darbe susitelkė ties žmonių siluetų atpažinimu masinių nelaimių vietose. Mokslininkė sukūrė sistemą, su kuria robotas, aprūpintas žibintuvėliais ir stereoskopinėmis kameromis, apdoroja vaizdus ir įvairių matematinių skaičiavimų padedamas, atskiria žmones nuo pašalinių aplinkos objektų.
Atpažinimo procesui naudojamos HD vaizdo kameros, kuriomis skenuojama pasirinkta aplinka. Tada vaizdai išryškinami ir tam tikri segmentai išskiriami, pavyzdžiui, žmogaus siluetas nuo griuvėsių.
Dėl šio projekto sudėtingumo buvo paprašyta Alma Yolanda Alanis García bei kitų mokslininkų pagalbos. Jie darbavosi ties roboto išvaizda bei valdymu. Kad robotui būtų lengviau judėti per įvairias kliūtis, jam buvo pritaikyta vikšrinė važiuoklė, todėl jis truputėlį primena tanką. Robotas taip pat turi judesio daviklius, kameras, lazerį ir infraraudonųju spindulių sistemą, kurie leis orientuotis aplinkoje, atrasti reikiamus kelius ir kurti 2D žemėlapius.
Visų pirma, visa atpažinimo sistema yra įdiegiama į robotą. Jei robotas yra per mažas gabenti vidinį kompiuterį, algoritmų sistema veikia kitame nešiojamame įrenginyje, taip leidžiant robotą valdyti per atstumą. Roboto kamerų gauti žmogaus atpažinimo vaizdai yra persiunčiami į juos apdorojantį kompiuterį.
Kai robotas išgauna siluetus, jis pasinaudoja deskriptoriaus (atpažinimo) sistema, kuri išskiria vizualines charakteristikas (3D taškus), kad išrinktų – apgaubtų tam tikrus objektus ratu – ir sukurtų žmogaus išorinį siluetą. Šie siluetai taps pavyzdžiais, skirtais treniruoti neuroninį tinklą, pavadintą CSVM, atpažįstantį įvairius objektus.
Po to, nufotografuoti vaizdai transformuojami į skaitmeninius duomenis, kurie reikš atitinkamą formą, spalvą ir tankį. Sujungus šiuos tris aspektus yra gaunamas naujas vaizdas, kuris yra praleidžiamas pro filtrą nustatyti, ar tai tikrai yra žmogaus siluetas.
Tolimesnis projekto tikslas – toliau dirbti su šiuo robotu ir mokyti jį automatiškai atpažinti žmogaus figūrą, remiantis ankstesne patirtimi. Tai daroma norint imituoti protingų būtybių mokymosi procesą, kad vėliau robotas galėtų autonomiškai susieti reikiamus elementus.
