Смартфоны "научили" идентифицировать объекты по стуку

Смартфоны "научились" распознавать различные объекты по стуку. О необычном технологическом прорыве сообщает Информ-UA.

Появилась технология, которая помогает идентифицировать предметы, просто ударяя по ним. Такую систему разработали учёные из Корейского передового института науки и технологии (KAIST), основанного в 1971 году. Хотя уже в мире существуют системы, позволяющие смартфонам распознавать объекты по фотографиям, но они достаточно плохо работают при слабом освещении, к тому же не все хотят беспокоиться о съёмке фото. Новая же технология Knocker - это система, которая может идентифицировать объекты, просто ударяя смартфон о них.

Первоначально Knocker "обучали" на образцах объектов, используя существующий в телефоне микрофон, гироскоп и акселерометр, чтобы узнать специфические звуки и вибрации, которые возникают, когда телефон контактирует с каждым предметом. Когда телефон впоследствии сталкивается с чем-то, он сравнивает звук и вибрации этого объекта с теми, которые он изучил.. Если совпадение найдено, то объект будет сразу идентифицирован.

Knocker уже обучен распознавать двадцать три часто используемых предмета, например - ноутбуки, велосипеды, книги и даже бутылки с водой. В его текущем состоянии развития он имеет точность идентификации восемьдесят три процента - при использовании в шумных условиях, таких как обочины дорог или оживлённые кафе. А в тихих местах - способность точного распознавания достигает 98 процентов.

Читайте также: Tesla готовится к выпуску собственного смартфона

Конечно, большинство потенциальных пользователей уже будут знать, что объекты, которые они регулярно используют, именно те, о которых они думают. Вместо этого предполагается, что Knocker можно использовать для таких приложений как заказ новой бутилированной воды, когда телефон ударяется о пустую бутылку, при указанием места для парковки пользователя, когда телефон ударяется о заблокированный велосипед, или выключения света при ударе.

Эта новая технология не требует какого-либо специального датчика или оборудования. Он просто использует встроенные датчики на смартфонах и использует возможности машинного обучения. Это программное решение, от которого обычные пользователи смартфонов могут сразу извлечь выгоду.

- говорит руководитель проекта, профессор Сунг-Джу Ли.

Читайте также: Обзор нового смартфона Xiaomi Redmi Note 10s 6 64GB