Исследователи из Лондона придумали программу для уборки домов роботами с учётом привычек владельца

Система может определить, как обычно убираются в квартире и где стоят предметы, и сделать так же.

Исследователи из лаборатории обучения роботов Имперского колледжа Лондона Иван Капелюх и его научный руководитель Эдвард Джонс разработали инструмент для машинного обучения NeatNet.

Технология анализирует, как стоит мебель и другие предметы в доме, и планирует уборку. Она похожа на алгоритмы рекомендательных сервисов — оценивает, как обычно убирается владелец квартиры, и предлагает роботу похожий вариант, пишет TechXplore.

Система работает на основе графической нейронной сети, которая может определять новые объекты, их положение в пространстве — например, расстояние между клавиатурой и мышью или то, как кладут столовые приборы левши и правши.

По словам Эдварда Джонса, расстановка мебели в доме может зависеть от индивидуальных особенностей человека, в том числе от его эстетического вкуса, привычек и даже культурного происхождения.

Исследователи представили технологию в виде компьютерной модели. В будущем учёные планируют показать её работу на реальном роботе.

#новости #роботы