Matthew Purri și Kristin Dana, din cadrul Universității Rutgers din New Jersey, au programat un algoritm care poate determina caracteristicile tactile ale unui obiect, prin analizarea unei fotografii sau a unei serii de imagini ale acestuia.
Aceștia au realizat fotografii cu peste 400 de materiale, inclusiv suprafețe din pânză, plastic, piele și lemn. Apoi au realizat 100 de imagini ale fiecărei suprafețe, folosind un dispozitiv cu un braț mecanic, care poate fi deplasat cu o precizie mare pentru a realiza imagini la unghiuri exacte.
Aceste imagini au fost corelate cu un set de date ale materialelor. Pentru fiecare material, au fost înregistrate 15 proprietăți fizice, inclusiv forța de frecare, aderența și textura.
Folosind toate aceste date, au programat un algoritm de învățare profundă (deep learning) și l-au testat prin analizarea unor suprafețe pe care nu le mai întâlnise. Analizând o singură imagine, realizată din partea superioară a unui obiect, algoritmul ar putea estima în mod eficient 14 dintre cele 15 proprietățile ale suprafaței. Algoritmul a întâmpinat dificultăți în analizarea aderenței obiectului din imagine, fiind incapabil să caracterizeze cât de lipicios era acesta.
Când a analizat mai multe imagini ale unui singur obiect, la unghiuri diferite ale camerei, precizia algoritmului s-a îmbunătățit, în special pentru texturile care prezentau mai multe caracteristici. Dintr-un unghi inferior al obiectului, algoritmul ar putea fi incapabil să determine dacă o suprafață este dură. „Dar, din unghiuri extreme, poate identifica proprietăților geometrice”, a declarat Purri.
Cercetătorii cred că algoritmul ar putea fi folosit în cadrul roboților și mașinilor, pentru a ajuta la estimarea proprietăților suprafețelor drumurilor.
„Gheața neagră este foarte dificil de observat și foarte periculoasă. Este posibil să puteți estima proprietățile sale în anumite condiții, doar pe baza informațiilor vizuale”, a declarat Purri. Fiind capabil să estimez cât de alunecos este un drum, algoritmul poate face sistemele de frânare mai sigure, spune el.
