Инженер Amazon — Ben Hamm, используя камеру AWS DeepLens, обучил систему ИИ на распознавание, когда его кот пытается принести в дом мёртвых птиц или крыс.
Для этого — он в течении нескольких месяцев собирал фотографии кота с камеры над кошачьей дверцей (всего получилось 23 тысячи фотографии).
Вручную разделив фотографии на четыре категории — он натренировал на них 3 нейросетевых модели:
1. Определяет — есть ли кот на изображении?
2. Определяет — кот подходит или отходит от дверцы?
3. Определяет — несёт ли кот добычу?
Если все три модели дают положительный ответ, то при помощи контроллера Arduino кошачья дверца запирается на 15 минут, хозяину отправляется уведомление со снимками кота и его добычи, а ещё автоматически отправляется пожертвование организации (Audubon Society), занимающейся охраной птиц.
За пять недель работы, система уже пять раз не впустила кота с добычей во рту, но было у ложноположительное срабатывание — когда кот не смог войти, хотя и был без «добычи». Однако, дополнительные фотографии должны позволить дообучить алгоритм ИИ, а если дообучиться систему на других котах, то системой смогут пользоваться и другие люди с подобной проблемой.
Ссылки
An Amazon employee made an AI-powered cat flap to stop his cat from bringing home dead animals
По теме
Использование Raspberry Pi и TensorFlow для автоматической сортировки деталей LEGO
Использование свёрточной сети на Raspberry Pi для подсчёта пчёл
Программа с нейросетью для закрывания окон на компьютере при приближении начальника
Сортировщик огурцов на Arduino, Raspberry Pi 3 и TensorFlow
Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач