Алгоритм обнаружения объектов, называемый RetinaNet, сканирует тарелку, определяет типы пищи на ней и помещает рамку вокруг каждого элемента. Миллионы людей нуждаются в том, чтобы им помогли поесть.
Исследователи из Университета Вашингтона работают над роботизированной системой, которая может помочь сделать это проще. После определения различных продуктов на тарелке, робот может выработать стратегию, как использовать вилку, чтобы подать определенный кусок в рот. Быть зависимым от человека, который за тобой ухаживает, отнимает у человека чувство независимости.
Разработчики ставят целью проекта - дать людям немного больше контроля над своей жизнью.
Идея заключалась в том, чтобы разработать автономную систему питания, которая была бы прикреплена к инвалидным коляскам и кормила людей всем, что они хотели съесть. Есть много способов, которыми люди могут съесть кусок пищи в зависимости от ее размера, формы или консистенции.
Исследователи начали с наблюдения, как люди едят обычные продукты, такие как виноград и морковь. Они расставили тарелки с десятком различных видов пищи, начиная от твердой моркови и заканчивая мягкими бананами. На тарелках лежали и такие продукты, как помидоры и виноград, которые имеют жесткую кожу и мягкие внутренности. Затем команда дала волонтерам вилку и попросила подобрать разные кусочки еды и накормить ими.
Вилка содержала датчик для измерения силы, которую люди использовали, когда брали еду. Волонтеры использовали различные стратегии, чтобы подобрать еду с разной консистенцией. Например, люди насаживали мягкие предметы, такие как бананы, под углом, чтобы они не соскользнули с вилки. Для таких предметов, как морковь и виноград, добровольцы, как правило, использовали шевелящиеся движения, чтобы увеличить силу. Люди использовали разные стратегии не только в зависимости от размера и формы пищи, но и от того, насколько она твердая или мягкая.
Исследователи решили провести эксперимент с роботом. Робот использовал ту же силу и стратегию, чтобы попытаться забрать все кусочки пищи, независимо от их последовательности. Он был в состоянии подобрать твердую пищу, но боролся с мягкой пищей и с жесткой кожей и мягкими внутренностями.
Таким образом, роботам, как и людям, нужно регулировать, сколько силы приложить и под каким углом использовать вилку, чтобы подобрать различные виды пищи. Чтобы разработать стратегию кормления, которая изменяется на основе элемента питания, исследователи объединили два разных алгоритма. Сначала они использовали алгоритм обнаружения объектов под названием RetinaNet, который сканирует тарелку, определяет типы пищи на ней и помещает рамку вокруг каждого элемента.
Затем они разработали SPNet - алгоритм, который анализирует тип пищи в определенном кадре и подсказывает роботу, как лучше всего подобрать еду. Например, SPNet говорит роботу проткнуть клубнику или ломтик банана посередине. Команда заставила робота взять кусочки пищи и скормить их добровольцам с помощью SPNet . Различные стратегии SPNet превзошли или выполнили то же самое, что и единый подход для всех продуктов питания.
Это исследование очень тесно связано с людьми, поэтому, по словам исследователей, необходимо принять во внимание, насколько легко человеку откусить кусочек, иначе люди не смогут воспользоваться этой системой. Самая большая проблема, как считают исследователи, заключается в разработке стратегий, которые могут справиться со всеми из них.
В настоящее время команда работает с Центром доступных технологий Taskar, чтобы получить обратную связь от лиц, осуществляющих уход, и пациентов о том, как улучшить систему в соответствии с потребностями людей. В конечном счете, как считают создатели, цель состоит в том, чтобы робот помогал людям обедать или ужинать самостоятельно. Дело не в том, чтобы заменить опекунов, просто их возможности будут расширены.
