Sir Airffic Goමේවායින් වැඩි හරියක් එන්නේ පර්යේෂණ පත්‍රිකාවලින්, නමුත් වචන සරලව තියාගෙන තියෙනවා. මාත් එක්කම ඉන්න.
තේරුම් ගැනීමේ අදියර හතර
- හඳුනාගැනීම: රූපයක මිනිසුන්, වාහන සහ විදුලි රැහැන් සොයාගෙන ඒවා වටා කොටු අඳින්න.
- ලුහුබැඳීම: සොයාගත් වස්තුව ඊළඟට යන්නේ කොහෙද කියා පසුපස යන්න.
- තමන්ගේ ස්ථානය සොයාගැනීම: රූපවල චලනය සහ IMU එකතු කර, කොච්චර දුර කොහෙට ගියාද කියා ගණනය කරන්න (VIO: visual-inertial odometry).
- තේරුම් ගැනීම සහ උපදෙස්: "රතු වහලය ඇති ගෙදර පිටුපස බලන්න" වැනි වාක්‍යයක් තේරුම් ගෙන, වචන ඔබ දකින දේට සම්බන්ධ කරන්න (VLM: රූප සහ භාෂාව එකට හසුරුවන AI).
සිතියම් හදමින් පියාසර කිරීම: SLAM සහ VIO
2000 දශකයේ අගභාගයේදී, විශ්වවිද්‍යාල පර්යේෂණාගාර එක කැමරාවක් සහ IMU එකක් පමණක් භාවිතයෙන් කුඩා ඩ්‍රෝනයක ස්ථානය ගණනය කරන්න පටන් ගත්තා. හැමදේම පටන් ගත්තේ එතැනින්.
SVO, VINS-Mono සහ ORB-SLAM වැනි ක්‍රම ප්‍රකාශයට පත් වී පොදු පදනම් බවට පත් වුණා. විවෘත පර්යේෂණ නිෂ්පාදනවල කොටස් බවට හැරුණා.
අද වාණිජ ඩ්‍රෝනවලට පාලම් යට සහ ගෘහස්ථව පියාසර කරන්න පුළුවන් මේ එකතු වූ වැඩ නිසයි.
ඉහළ සිට බලන විට දේවල් කුඩාවට සහ ඇද වී පෙනේ
බිම මට්ටමේ ඡායාරූපවලින් පුහුණු කළ AI ඉහළ සිට ගත් දර්ශනවලදී අසීරු වෙනවා: මිනිසුන් තිත් බවට පත් වෙනවා, වාහනවල හැඩය වෙනස් වෙනවා.
අහසටම ගැළපෙන AI පුහුණු කරන්න VisDrone සහ DOTA වැනි ගුවන් දත්ත කට්ටල හැදුවා.
දත්ත අයිති කෙනා AI කොච්චර බුද්ධිමත් වෙනවාද කියා හැඩගස්වනවා. පදනම් ආකෘති යුගයේත් ඒක වෙනස් වෙලා නැහැ.
Sir Airffic GoAI අතර පරතරය බොහෝ විට රඳා පවතින්නේ ඇල්ගොරිතමවලට වඩා, ඔබ අයිති ගුවන් දත්ත ප්‍රමාණය මතයි. උපාය පරිච්ඡේදය සඳහා මෙය මතක තබාගන්න.
AI මිනිස් ශූරයන් පරදවපු දවස
2023දී, සූරිච් විශ්වවිද්‍යාලයේ හැදූ Swift නම් AI ඩ්‍රෝනයක් ලෝක ශූර මිනිස් ඩ්රෝන ධාවකයන් පරාජය කළා. මෙම පර්යේෂණය Nature සඟරාවේ පළ වුණා.
Swift තමන්ගේ ස්ථානය ගණනය කළේ කැමරාවක් සහ IMU එකක් පමණක් භාවිතයෙන්; පියාසර කරන්න ඉගෙන ගත්තේ reinforcement learning (ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම) හරහා — සිමියුලේෂනයක බොහෝ වාර පුහුණු වෙමින්.
මෙය ස්ථාවර පථයක සිදු වූවක්. වෙනස් වන කාලගුණය සහ බාධක ඇති සැබෑ අහසේ ඒ හැකියාවට ළඟා වීම තවමත් විවෘත අභියෝගයක්.
ගැඹුරු reinforcement learning මගින් ශූර මට්ටමේ ඩ්රෝන ධාවනය (UZH)
සාක්ෂි: [N124]
ඊළඟ රැල්ල: දැකලා, හිතලා, වචනවලට අනුව ක්‍රියා කිරීම
2023 පමණ සිට, රූප සහ භාෂාව එකට හසුරුවන විශාල AI ආකෘති (පදනම් ආකෘති) රොබෝ මොළ ලෙස සේවය කරන්න පටන් ගත්තා.
දර්ශනය තේරුම් ගනිමින් කටින් දෙන උපදෙස් අනුගමනය කිරීම ගැන ඩ්රෝන පර්යේෂණ (aerial vision-language navigation) වර්ධනය වෙමින් පවතිනවා.
විශාල ආකෘති බරයි; ඒවා යානය තුළම වේගයෙන් ධාවනය කිරීම තවමත් අමාරුයි. ඒ නිසා ඊළඟ පරිච්ඡේදය වන චිප ගැනත් එකටම කියවිය යුතුයි.
සාක්ෂි: [N133]
නිතර අසන ප්‍රශ්න
ඩ්රෝන කැමරා දැක්ම භාවිත වන්නේ කුමන රැකියාවලටද?
පාලම්වල සහ විදුලි රැහැන්වල ඉරිතැලීම් සොයාගැනීම, බෝග සෞඛ්යය පරීක්ෂාව, සෙවීම් සහ බේරාගැනීම්වලදී මිනිසුන් සොයාගැනීම, ආරක්ෂාව සහ රථවාහන නිරීක්ෂණය, සහ බෙදාහැරීමේ ස්ථාන පරීක්ෂාව සාමාන්ය භාවිත වේ.
Visual-inertial odometry (VIO) යනු කුමක්ද?
රූපවල චලනය සහ IMU මනින ත්වරණය හා භ්රමණය එකතු කර ඩ්රෝනය කොච්චර දුර චලනය වූවාද කියා ගණනය කරන ක්රමයක්. GPS නැතිව පියාසර කිරීමේ මූලික තාක්ෂණයකි.