Mensen zijn al lang meesters in handvaardigheid, een vaardigheid die voor een groot deel kan worden toegeschreven aan de hulp van onze ogen. Robots zijn ondertussen nog steeds bezig hun achterstand in te halen.
Het systeem, Dichte Object Nets (DON) genaamd, wat ontwikkeld is door onderzoekers van MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) stelt een robot in staat om willekeurige objecten te inspecteren en ze visueel genoeg te begrijpen om specifieke taken uit te voeren zonder ze ooit eerder te hebben gezien (self learning).
Nuttig in huis en op kantoor
Het baanbrekende CSAIL-systeem suggereert dat robots op een dag goed genoeg kunnen zien om nuttig te zijn in de huizen en kantoren van mensen.
Het computer vision systeem bekijkt objecten als verzamelingen van punten die dienen als een soort visuele routekaarten. Met deze aanpak kunnen robots voorwerpen beter herkennen en begrijpen. Hiermee kunnen ze zelfs een specifiek voorwerp oppakken tussen een rommel van gelijksoortige voorwerpen wat nu al een waardevolle vaardigheid is voor het soort machines dat bedrijven als Amazon en Walmart gebruiken in hun magazijnen.
In de toekomst hoopt het team het systeem te verbeteren waardoor het specifieke taken kan uitvoeren met een beter begrip van de bijbehorende objecten en omgeving, zoals het leren grijpen van een object en het verplaatsen met als uiteindelijk doel bijvoorbeeld het schoonmaken van een bureau.