Si habéis usado alguna vez un Roomba o un dispositivo similar, habréis comprobado que en sí no es que sea muy inteligente. Con varios sensores es capaz de distinguir si tiene algún obstáculo a su alrededor para cambiar su dirección, y varios modelos también permiten crear “mapas” de entorno para dirigir sus pasadas.
Pero este sistema es bastante limitado y requiere cierta planificación previa para que sea eficaz. La idea de iRobot es darle a Roomba y otros de sus productos la capacidad de distinguir objetos y poder actuar de forma acorde.
Este reconocimiento utiliza un complejo sistema basado en modelos de partes deformables (DPM) , que parten de la premisa de que los objetos están formados de partes cuyas posiciones relativas en el mismo los define.
Gracias a este sistema se puede reconocer un objeto con precisión, estando en cualquier posición e incluso si está parcialmente oculto. Aunque para ello requiere gran cantidad de operaciones de coma flotante, que pueden llegar a las 10.000 millones para una imagen VGA.
Para conseguirlo han optado por utilizar GPUs apoyando los cálculos de CPUs, con las que han obtenido resultados 100 veces más rápidos que únicamente con CPUs.
Su último prototipo usaba un portátil con dos GPUs NVIDIA GeForce GTX 580M, resultando en un sistema tan rápido que podía reconocer los objetos incluso antes de que la mano que los sujetaba los soltara en la mesa.
Teniendo en cuenta que un iPad 2 puede realizar 1.650 millones de operaciones de coma flotante por segundo y un i5 40.000 millones, todavía queda para que un sistema embebido llegue a estos valores, pero forma parte del futuro al que tenderán los Roombas y aparatos similares.
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