Neyroşəbəkə stolüstü tennisdə zərbəyə qədər topun düşəcəyi nöqtəni proqnozlaşdırdı

Ens.az bildirir ki, yapon proqramçıları neyroşəbəkəni real vaxt rejimində, stolüstü tennisdə topun düşəcəyi yeri oyunçunun bədən mövqeyinə görə, o cümlədən reket topa toxunmadan əvvəl təxmin etməyi öyrədiblər. Peşəkar oyunçular və həvəskarlarla aparılan təcrübələr göstərib ki, halların 75 faizində proqnozlaşdırılan düşmə nöqtəsi topun diametrinə uyğun gəlir. Bu barədə CHI 2020 konfransında təqdim olunan məqalə müəllifləri bildiriblər.

Top oyunlarında lazım olan əsas bacarıqlardan biri rəqibin davranışını və topu göndərəcəyi traektoriyanı təxmin etməkdir. Mühəndislər uzun müddətdir ki, belə proqnozlar verə bilən və insanlardan pis oynamayan robotlar yaratmağa çalışırlar. Məsələn, bir neçə il əvvəl Yapon şirkəti Omron, stolüstü tennis oynamaq üçün topun və oyunçunun traektoriyasını sürətlə izləyə bilən böyük bir robot təqdim etmişdi. Demək olar ki, bütün analoji inkişaflarda olduğu kimi, topun traektoriyasını hesablamaq üçün yalnız əvvəlki vəziyyətlərdən istifadə olunur və hesablamalar raket vurulduqdan sonra başlayır. Peşəkar oyunçu zərbə öncəsi topu hara göndərəcəyini artıq bildiyindən, peşəkar rəqibi, bir qayda olaraq, onun istiqamətini əvvəlcədən müəyyənləşdirməyə və hazırlaşmağa çalışır.

Tokio Texnologiya İnstitutundan Ervin Vu və Hideki Koike, top traektoriyasının kompüter proqnozu üçün eyni yanaşmadan istifadə etməyi qərara aldılar. Onların alqoritmi fərqli vəzifələri və memarlığı olan iki neyroşəbəkəyə əsaslanır. Əvvəlcə, qəbuledici oyunçu tərəfində yuxarıda quraşdırılmış veb kameradan olan məlumatlar, hər kadrda zərbə vuracaq oyunçunun bədən seqmentlərinin mövqeyini qeyd edən ResNet50 konvulsional neyroşəbəkəyə gedir.

Alqoritmin sxemi

Sonra, bədənin işarəli mövqeləri olan son on kadr, topun düşdüyü yeri hesablamağa məsul olan uzun qısamüddətli yaddaş (LSTM) ilə neyroşəbəkəyə ötürülür. Onlarla birlikdə neyroşəbəkəyə oyun masasının vəziyyəti haqqında da məlumat verilir və bunun sayəsində kalibrləmə baş verir. Əldə olunan düşmə nöqtəsi, zəruri hallarda real vaxt rejimində proyektordan istifadə edərək masaya verilir.

Müəlliflər özləri top sürətini yüksək sürətli kamera ilə izləyərək təlim məlumatları topladıqları halda, məşq xaricində istifadə edilən veb-kamera ilə uyğunlaşdırmaq üçün tezliyini saniyədə 240-dan 30 kadra endirdilər. Bundan əlavə, topun masaya nə vaxt toxunduğunu dəqiq müəyyənləşdirmək üçün oyun zamanı səs yazdılar. Əvvəlcədən təlim üçün, inkişaf etdiricilər İnternetdən tennis atışlarının qeydlərini də istifadə etdilər. Traektoriyada olan dəqiq məlumatları top atışları zamanı oyunçuların bədən mövqeləri ilə müqayisə edərək, alqoritmi olduqca dəqiq işləməyi öyrətdilər.

Alqoritmin təlimindən sonra tərtibatçılar bunu səkkiz nəfərin uğurlu zərbələrinə sınaqdan keçirdilər, onlardan dördü tez-tez oynayırdı, dördü isə həvəskar idi. Nəticələr göstərdi ki, alqoritmin proqnozları dörd santimetr diametrli bir dairədə (top ölçüsü) peşəkar oyunçunun zərbəsi zamanı 81,25 faiz, həvəskarın zərbələrində 68,75 faiz (orta hesabla 75 faiz) bir dairədə düzgün uyğunlaşdı.

Digər bir araşdırmada, demək olar ki, stolüstü tennis oynamayan altı nəfəri dəvət edərək sistemin tətbiq olunmasını sınaqdan keçirdilər. Təcrübəli bir oyunçunun zərbəsini iki şərtlə qəbul etməli idilər: hesablanmış düşmə nöqtəsinin masaya proyeksiyası ilə və ya onsuz. Proyeksiya ilə topu rəqibin tərəfinə təxminən 11 faiz daha tez-tez uğurla vurduqları məlum oldu.

Keçən il amerikalı tərtibatçılar, neyroşəbəkəni, insanın hərəkətinin başlaması və sonrakı hərəkətlərini dəqiq şəkildə proqnozlaşdıran video əsasında üç ölçülü bir model yaratmağı öyrətmişdilər.

Mənbə: nplus1.ru