PreferredNetworks在GTC大會上介紹了他們的家庭清潔機器人。

機器人可以卷起一條毛巾，再用一只手臂抓住它，然后慢慢地把它放進一個洗衣桶里。它也可以把散落在地板上的鉛筆都撿起來并整理收納到盒子里。

自去年年初以來，PreferredNetworks一直在開發這款家用清潔機器人，它正在讓機器人變成家居幫手成為現實。

該公司的目標是創造出能夠完成多項任務并可以感知互動的消費級機器人。他們期望在2023年之前向日本消費者推出這些產品，并在美國上市。

總部位于東京的Preferred Networks是日本估值最高的初創公司，他們在GTC大會上介紹了其針對消費者的家用清潔機器人。

身懷多技

PreferredNetworks的家庭機器人可以接受清潔命令，理解手勢并識別300多個物體。

它可以利用該公司開發的卷積神經網絡對物體進行檢測，繪制出房間里物體的位置。此外，它還可以把物品放回原處，甚至告訴健忘的人物品的位置。

PreferredNetworks的軟件工程師JunHatori表示:“我們將重點放在私人機器人身上，使機器人可以在家庭、辦公室、餐館或酒吧工作。”

這些機器人是在豐田的HSR平臺上打造的，運行在一臺裝有NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti的電腦上。

強大的視覺腦力

它的機器人包含強大的對象檢測功能。開發人員使用了公開圖像檢測數據集版本4，其中包括170萬個帶有1200萬個邊界框的帶注釋圖像。

其基礎卷積神經網絡模型使用512個NVIDIA V100 GPU進行訓練，并在2018年GoogleAI公開圖像挑戰賽的對象檢測競賽中獲得二等獎。

但它仍然需要接受訓練。為此，他們使用與Google競賽相同的512個NVIDIAGPU集群——其節點通過Mellanox技術實現互聯。對于對象檢測，它們使用ImageNet數據集。他們收集了機器人房間設置和對象的特定于域的數據，這些數據用于在基礎網絡之上進行數據調整。

“到目前為止，我們只支持300個對象，這還不夠。該系統需要能夠識別家中幾乎所有東西，"Hatori說。

健談又實用

PreferredNetworks機器人可以對許多命令進行回復。它還可以將人類命令與房間中位于某個位置的對象相聯系。例如，系統可以理解諸如“條紋襯衫在哪里？”之類的口頭問題，并告訴用戶它在房間中的位置。

開發人員使用LSTM（Long Short-Term Memory）對口頭命令進行編碼，并將它們反映到房間中的真實世界對象。

該系統將語言解釋與手勢相結合。用戶可以指向房間中的某個位置并發出“放在那里”等命令。然后系統可以將用戶的手勢與口頭命令結合在一起。

“我們想做的不僅僅是簡單的整理，還有其他更多家庭雜務，”Hatori說。