Hunde sind die besten Freunde des Menschen, aber sie sind möglicherweise nicht immer sehr gehorsam oder es kann sehr lange dauern, sie zu trainieren. Wie trainieren Sie Hunde, um Befehle zu hören?
Forscher der Colorado State University, Jason Stock und Tom Cavey kam mit eine neue Lösung für künstliche Intelligenz, um genau das zu erreichen. Mithilfe der Edge-AI-Plattform von NVIDIA Jetson trainierten die Schüler Bildklassifizierungsnetzwerke, um die Position eines Hundes zu bestimmen.
"Wenn ein Hund auf einen Befehl mit der richtigen Haltung reagiert, gibt die Maschine eine Belohnung aus", heißt es in der Pressemitteilung von NVIDIA. Um das System auf die Identifizierung der Körperhaltungen zu trainieren, verwendeten die Forscher die Datensätze von Stanford Dogs, die mehr hattenals 20.000 Bilder von verschiedenen Hundepositionen.
Nachdem sie ein Programm geschrieben hatten, mit dem sie schnell beschriftet werden konnten, testeten sie ihr neues Modell an Henry, Caveys australischem Schäferhund. "Sie erreichten Modellgenauigkeit in Tests von bis zu 92 Prozent und die Fähigkeit, Sekundenbruchteile bei fast 40 zu schließenBilder pro Sekunde ", erklärte NVIDIA.
Die Forscher stellten sogar ein kurzes Video zur Verfügung unten eingebettet, in dem Sie sehen können, wie Henry einem Befehl gehorcht und eine Belohnung erhält. Laut den Forschern war ihre neue Maschine p vom NVIDIA Jetson Nano betrieben.
"Wir haben uns Raspberry Pi und Coral angesehen, aber beide waren nicht ausreichend, und die Wahl für Jetson Nano lag auf der Hand", sagte Cavey.
Die Forscher betonten ferner, dass es entscheidend sei, eine vertrauenswürdige und ethische Komponente des KI-Systems sowohl für Trainer als auch für allgemeine Benutzer zu entwickeln. Ohne einen solchen Schritt wäre es unmöglich, ihre Methodik zu erklären, wenn sie in Frage gestellt würde.
"Wir können erklären, was unser Modell tut, und das könnte für bestimmte Stakeholder hilfreich sein. Wie können Sie sonst sichern, was Ihr Modell wirklich lernt?", Sagte Cavey.
Die Studie ist veröffentlicht in Arxiv.org .