Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Новый алгоритм научит весы и кассы самообслуживания быстро распознавать товары
Коллектив ученых из Сколтеха и других организаций предложил новый быстрый способ распознавания товаров на развес в магазине. В отличие от существующих систем, новая разработка ускорит обучение нейронной сети, когда в магазин привезут новые виды товаров.
Исследование опубликовано в журнале IEEE Access. В магазинах продолжают внедрять технологии, которые помогают упростить работу персонала и ускорить процесс взвешивания товаров и их оплаты. В одних магазинах покупатели, запомнив код, сами взвешивают товар на весах в зале, а в других это делают кассиры, которые определяют сорт овощей или фруктов на вид или спрашивают об этом самого покупателя. На кассах самообслуживания со встроенными весами покупателю также нужно запоминать все коды, а проконтролировать, правильно ли покупатель взвешивает товар, сложно. Исследователи из Сколтеха предлагают упростить этот процесс с помощью системы компьютерного зрения.
По словам ученых, у существующих инструментов есть ряд недостатков: «Сложность в том, что в магазинах много визуально похожих сортов фруктов или овощей, часто появляются новые. Классические системы компьютерного зрения нужно переобучать каждый раз, когда появляется новый сорт. Это долго, поскольку нужно собирать много данных о нём, потом вручную размечать их», — объясняет первый автор работы, инженер-программист и аспирант Центра технологий искусственного интеллекта в Сколтехе Сергей Нестерук.

Разработанный подход PseudoAugment позволяет настраивать нейронную сеть для работы с новыми классами без длительного процесса сбора и разметки данных. Систему можно настроить даже до того, как новые сорта окажутся на полке магазина.
«Ящик с новым сортом можно поставить под камеру и сфотографировать. Далее, используя всего лишь несколько фотографий, алгоритм без ручной разметки извлекает отдельные объекты, потом мы аугментируем (дополняем) изображения, на основе которых можно дообучать нейронную сеть. Мы увидели, что при добавлении новых классов деградация качества распознавания гораздо меньше, чем при обучении без аугментации. Когда будет добавляться много классов, деградация качества всё равно начнётся, но систему можно переобучать всего раз в несколько недель. Самое главное, что она сможет работать сразу, как только в магазине появится новый продукт», — продолжает Сергей Нестерук.

Аугментация изображений подразумевает их дополнение синтезированными изображениями, то есть визуальную трансформацию исходных данных. К таким трансформациям относится, например, переворачивание изображений, изменение их яркости, добавление шума и так далее. С помощью аугментации повышается разнообразие данных, а сама модель становится более надежной. Работа, по словам ученых, вносит вклад в активное развитие датацентрического подхода, когда исследователи работают над улучшением данных и применяют их в уже готовых моделях. Сфера применения алгоритма не ограничивается супермаркетами. Его можно использовать для обучения распознавания однородных объектов, например, на конвейерах для сортировки семян или твердых бытовых отходов.
Более 2,8 млн квадратных километров России — от Чукотки до Таймыра — остаются без центрального энергоснабжения, что ежегодно обходится экономике страны в десятки миллиардов рублей на завоз топлива и ремонт оборудования. Бесперебойное энергоснабжение на удаленных территориях может обеспечиваться за счет внедрения энергоустановок на топливных элементах. Ученые Пермского Политеха оценили жизненный цикл такой установки и исследовали оптимальные режимы работы. Это позволит увеличить срок эксплуатации оборудования, уменьшить углеродный след и снизить себестоимость до восьми рублей за киловатт-час для потребителя, что сопоставимо с ценами центральной России. Энергоустановки на топливных элементах в перспективе могут стать надежным и недорогим источником энергоснабжения удаленных поселков и промышленных объектов, снизить вредное воздействие на хрупкую арктическую природу.
Три из четырех крупнейших спутников Юпитера известны «согласованностью» своего обращения вокруг Юпитера: пока Ганимед совершает полный оборот, Европа описывает два круга, а Ио — четыре. Только Каллисто нарушает гармонию и движется «по-своему», и недавно этому предложили новое объяснение: возможно, так сложилось из-за неоднородности того газопылевого облака, в котором эти луны формировались.
Ученые опровергли представление о медленной химической реакции флоры на инфекции, выяснив, что растения передают сигнал тревоги стремительными электрическими импульсами. Оказалось, что для активации этой «нервной системы» используются не профильные противомикробные вещества, а гормоны, которые раньше считались ответственными исключительно за защиту от насекомых.
В конце 2025 года СМИ рассказали нам, что «новая» российская орбитальная станция (РОС) будет состоять из модулей, летающих в космосе до 30 лет. «И так сойдет!»: новую российскую орбитальную станцию соберут из остатков МКС», «Отцепим старье от МКС и будем бесконечно чинить» — это не издание «Панорама», а абсолютно реальные заголовки российских СМИ. Печально, но сходную позицию занял и лучший космический журналист и расследователь современного мира Эрик Бергер. Он зашел настолько далеко, чтобы пожалеть, что Дмитрий Рогозин уже не возглавляет «Роскосмос». А вот у тех, кто знает тему, решения по РОС, заявленные официальными лицами в конце прошлого года, вызвали положительную реакцию. Почему?
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Ученые опровергли представление о медленной химической реакции флоры на инфекции, выяснив, что растения передают сигнал тревоги стремительными электрическими импульсами. Оказалось, что для активации этой «нервной системы» используются не профильные противомикробные вещества, а гормоны, которые раньше считались ответственными исключительно за защиту от насекомых.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
У побережья Канады морские биологи стали свидетелями необычного случая. Косатки и дельфины объединили свои силы, чтобы вместе охотиться на тихоокеанского лосося. Они погружались в темные глубины, а после удачной охоты делились пищей. Это первое задокументированное охотничье сотрудничество между двумя видами морских млекопитающих.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
