PreferredNetworks在GTC大會(huì)上介紹了他們的家庭清潔機(jī)器人。

機(jī)器人可以卷起一條毛巾，再用一只手臂抓住它，然后慢慢地把它放進(jìn)一個(gè)洗衣桶里。它也可以把散落在地板上的鉛筆都撿起來并整理收納到盒子里。

自去年年初以來，PreferredNetworks一直在開發(fā)這款家用清潔機(jī)器人，它正在讓機(jī)器人變成家居幫手成為現(xiàn)實(shí)。

該公司的目標(biāo)是創(chuàng)造出能夠完成多項(xiàng)任務(wù)并可以感知互動(dòng)的消費(fèi)級機(jī)器人。他們期望在2023年之前向日本消費(fèi)者推出這些產(chǎn)品，并在美國上市。

總部位于東京的Preferred Networks是日本估值最高的初創(chuàng)公司，他們在GTC大會(huì)上介紹了其針對消費(fèi)者的家用清潔機(jī)器人。

身懷多技

PreferredNetworks的家庭機(jī)器人可以接受清潔命令，理解手勢并識別300多個(gè)物體。

它可以利用該公司開發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對物體進(jìn)行檢測，繪制出房間里物體的位置。此外，它還可以把物品放回原處，甚至告訴健忘的人物品的位置。

PreferredNetworks的軟件工程師JunHatori表示:“我們將重點(diǎn)放在私人機(jī)器人身上，使機(jī)器人可以在家庭、辦公室、餐館或酒吧工作。”

這些機(jī)器人是在豐田的HSR平臺(tái)上打造的，運(yùn)行在一臺(tái)裝有NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti的電腦上。

強(qiáng)大的視覺腦力

它的機(jī)器人包含強(qiáng)大的對象檢測功能。開發(fā)人員使用了公開圖像檢測數(shù)據(jù)集版本4，其中包括170萬個(gè)帶有1200萬個(gè)邊界框的帶注釋圖像。

其基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用512個(gè)NVIDIA V100 GPU進(jìn)行訓(xùn)練，并在2018年GoogleAI公開圖像挑戰(zhàn)賽的對象檢測競賽中獲得二等獎(jiǎng)。

但它仍然需要接受訓(xùn)練。為此，他們使用與Google競賽相同的512個(gè)NVIDIAGPU集群——其節(jié)點(diǎn)通過Mellanox技術(shù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)。對于對象檢測，它們使用ImageNet數(shù)據(jù)集。他們收集了機(jī)器人房間設(shè)置和對象的特定于域的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)用于在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)之上進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)整。

“到目前為止，我們只支持300個(gè)對象，這還不夠。該系統(tǒng)需要能夠識別家中幾乎所有東西，"Hatori說。

健談?dòng)謱?shí)用

PreferredNetworks機(jī)器人可以對許多命令進(jìn)行回復(fù)。它還可以將人類命令與房間中位于某個(gè)位置的對象相聯(lián)系。例如，系統(tǒng)可以理解諸如“條紋襯衫在哪里？”之類的口頭問題，并告訴用戶它在房間中的位置。

開發(fā)人員使用LSTM（Long Short-Term Memory）對口頭命令進(jìn)行編碼，并將它們反映到房間中的真實(shí)世界對象。

該系統(tǒng)將語言解釋與手勢相結(jié)合。用戶可以指向房間中的某個(gè)位置并發(fā)出“放在那里”等命令。然后系統(tǒng)可以將用戶的手勢與口頭命令結(jié)合在一起。

“我們想做的不僅僅是簡單的整理，還有其他更多家庭雜務(wù)，”Hatori說。