Objectifier: 국내 기술 이사

Sep 15, 2023

[Bjørn Karmann]의 Objectifier는 기계 학습과 컴퓨터 비전을 사용하여 집안의 물건이 고유한 행동이나 행동에 반응하도록 하여 집안의 물건을 제어할 수 있는 장치입니다. Objectifier는 책을 열 때 테이블 램프를 켜고, 책을 닫을 때 끌 수 있습니다. 머그를 포트 옆에 놓으면 커피메이커의 전원이 켜지고, 머그가 제거되면 전원이 꺼집니다. 보안경을 착용할 때는 벨트 샌더를 켜고, 보안경을 제거할 때는 정지시키십시오. 바나나를 앞에 놓으면 충전이 되고, 사과를 앞에 놓으면 충전이 중단됩니다. 당신은 드리프트를 얻습니다. 가능성은 무한합니다. 바라건대, (가까운) 미래에 우리는 이런 방식으로 무생물과 상호작용할 수 있을 것입니다. 우리는 프로그래밍 방법을 배우기보다는 그들이 우리의 행동을 통해 배우도록 할 수 있습니다.

이 장치는 컴퓨터 비전과 신경망을 사용하여 트리거 명령과 관련된 복잡한 동작을 학습합니다. 전화 앱을 사용하는 훈련 모드를 사용하면 켜기 및 끄기 동작에 대해 훈련할 수 있습니다. 열린 책과 닫힌 책을 감지하는 등 일부 작업에는 훈련에 더 많은 인간의 노력이 필요하지만 결국 신경망은 상당히 좋은 작업을 수행합니다.

현재 버전은 시리즈의 여섯 번째 프로토타입이며 [Bjørn]은 각 단계에서 프로젝트를 개선하는 데 많은 노력을 기울였습니다. 최신 아바타에서 장치 하드웨어는 Pi Zero, Raspberry-Pi 카메라 모듈, SMPS 전원 블록, 출력을 전환하는 릴레이 블록, 입력 전원용 230V 플러그 및 최종 전원용 230V 소켓 콘센트로 구성됩니다. 산출. 모든 부품은 아크릴 레이저 절단 지지대를 사용하여 깔끔하게 조립된 다음 멋진 목재 인클로저에 추가로 포함됩니다.

소프트웨어 측면에서 모든 기계 학습 부분은 기계 학습을 사용하여 악기, 제스처 게임 컨트롤러, 컴퓨터 비전 또는 컴퓨터 청취 시스템을 구축할 수 있는 무료 오픈 소스 소프트웨어인 "Wekinator"를 사용하여 처리됩니다. 컴퓨터 비전은 프로세싱을 통해 처리됩니다. 모든 코드는 오픈프레임워크를 사용하여 래핑되었으며 ml4A는 기계 학습 작업을 위한 앱을 제공합니다.

위의 모든 내용은 그의 블로그 게시물에 있는 사진과 정보를 보고 추론할 수 있는 것입니다. 하드웨어에 대한 자세한 내용은 많지 않지만 사진만으로도 모든 것을 알 수 있습니다. 소프트웨어는 사용할 수 없지만 이로 인해 해커 중 일부가 Objectifier의 다른 버전을 구축하려는 행동을 하게 될 수도 있습니다. 휴식 후 인간이 Objectifier에게 트릭을 가르치는 모습을 보여주는 비디오를 확인하십시오.