Hệ thống robot có thể dự đoán vị trí cầu thủ bóng đá trên sân

  •  
  • 145

Hệ thống máy học có thể dự đoán vị trí cầu thủ ngoài tầm nhìn của camera, cho phép theo dõi vị trí của hầu hết các cầu thủ trên sân một cách khá chính xác.

Theo thông cáo báo chí, da nhân tạo của nhóm nghiên cứu ĐH Glasgow sử dụng một loại hệ thống xử lý mới dựa trên bóng bán dẫn tiếp hợp (Transitor Synap). Thiết bị điện tử này có thể bắt chước các đường dẫn thần kinh của não. Các bóng bán dẫn, được làm bằng các dây nano kẽm oxit, in trên bề mặt của một loại tấm nhựa dẻo, được kết nối với một cảm biến da.

Nhóm nghiên cứu tuyên bố rằng thiết kế của họ khác biệt ở chỗ nó sử dụng mạch điện tích hợp trong hệ thống, mạch này hoạt động như một "đường dẫn thần kinh nhân tạo". Điều này đẩy nhanh quá trình xử lý và cho phép nhóm nghiên cứu "dạy" cho da cách phản ứng với cơn đau mô phỏng, bằng cách đặt ngưỡng điện áp đầu vào có tần số thay đổi theo mức áp lực tác dụng lên da.

Các nhà khoa học khẳng định ứng dụng của da trong lĩnh vực robot, chẳng hạn lớp da này có thể ngăn cánh tay robot tiếp xúc với nhiệt độ cao tránh làm nóng chảy robot.

"Da nhân tạo" giúp robot có thể phản ứng với cơn đau mô phỏng.
"Da nhân tạo" giúp robot có thể phản ứng với cơn đau mô phỏng. (Ảnh: Techcrunch)

Cũng liên quan trực tiếp đến robot, các nhà nghiên cứu thuộc công ty AI DeepMind (Anh) đã phát triển một hệ thống máy học dự đoán vị trí các cầu thủ bóng đá sẽ chạy trên sân.

Mô hình có tên Graph Imputer, có thể dự đoán vị trí cầu thủ bóng đá sẽ di chuyển dựa trên các bản ghi camera của một nhóm nhỏ các cầu thủ. Ấn tượng hơn nữa, hệ thống có thể đưa ra dự đoán về các cầu thủ ngoài tầm nhìn của camera, cho phép theo dõi vị trí của hầu hết các cầu thủ trên sân một cách khá chính xác.

Mô hình Graph Imputer.
Mô hình Graph Imputer.

DeepMind cho biết Graph Imputer có thể được sử dụng cho các ứng dụng như mô phỏng quá trình điều khiển sân hoặc khả năng một cầu thủ có thể điều khiển quả bóng khi nó ở một vị trí cụ thể. Ví dụ, một số đội hàng đầu của giải Ngoại hạng Anh sử dụng mô hình kiểm soát sân trong các trận đấu và trong phân tích trước và sau trận đấu.

Ngoài phân tích bóng đá và các môn thể thao khác, DeepMind hy vọng các kỹ thuật đằng sau Graph Imputer có thể áp dụng cho các lĩnh vực như mô phỏng người đi bộ trên đường phố và mô phỏng đám đông trong sân vận động.

Cập nhật: 13/06/2022 NLĐ
  • 145