By 超神經
場景描述：日本一家 AI 公司，通過深度學習打造的 AI 系統，結合機器人的使用，成功的實現了智慧整理家務的設想，用科技為生活增色。
關鍵詞：清掃機器人 機器視覺 機械臂
可能每個人都面臨過這幾個問題。人類為了對抗房間的雜亂，嘗試過很多方法，但無奈的是，這像是一個自然規律：在沒有約束力的情況下，系統會向著無序的方向演化。
難道這樣的問題，只能每次都花費精力，然後一次又一次的操練自己的耐心嗎？當然不是！來自霓虹國的一家 AI 公司，成功解決了這個問題。
這家叫 Preferred Networks 的公司（ PFN ），將 AI 技術與機器人相結合，實現了智慧整理房間的構想。
機器人整理過程快放
整理房間什麼的，還是交給機器人吧
也許對於我們來說，整理房間不需要特殊的技能，只需要體力和耐心。但對機器人來說，卻是一項不小的挑戰，需要識別物體，機械操作和放置歸位。所幸的是，隨著機器學習和深度學習的發展，這項任務就要被攻克了。
其實把這個問題分解，就會分別對應到 AI 幾個比較成熟的領域。PFN 公司的另一個優勢在於，他們使用了豐田公司已經成型的人類支援機器人 HSR（ Human Support Robot ），用深度學習的技術為它打造了智慧的系統。
HSR外觀圖
那機器人是怎麼整理房間的呢？
整理房間第一步：物體識別
要整理房間，需要應對多個物體擺放雜亂的問題，在一般性的任務中，機器人往往只需要單一的識別或運動操作，所以要想打造「管家」式的機器人，就必須使用更加靈活的方法，讓它能夠辨認出更多而且是各種角度的物體。
為了解決這個難題，PFN 運用深度學習開發了一套影象識別引擎，這個引擎採用了深度學習框架 Chainer，ChainerMN 以及 ChainerCV 的 CNN （卷積神經網路）。
至於訓練，他們的 CNN 使用了物體檢測競賽中的優勝模型，然後用超過 100 臺大型 GPU 叢集的 MN-1b （ PFN 的超級計算機執行環境）進行學習。
通過這些方法，最終打造出了強大的識別引擎，就算是數百件物品散亂在房間各處，機器人也能夠準確的識別出物品的位置和種類。進而規劃物體應該怎麼去抓取以及如何整理等等。
機器人擁有強大的物體識別能力
整理房間第二步：精準拾取和放置
其實對機器人來說，有些物品難以操作，比如形狀不定的手帕，光滑的小瓶子，夾子和紙片這樣的小物件。
但 PFN 用深度學習的方法，讓機器人的通過不斷重複人類無意識做出的判斷，成功實現了對大多數物體的抓握。它能穩定地抓取各種形狀和材質的物體，並且正確放置到規定的地點。
在整理鞋子時，機器人會調整鞋子的朝向
整理房間第三步：加入人性化的控制
為增加它的可用性，讓更多人都能得到幫助，他們在系統中加入了語音和手勢的控制，使用者可以通過這些方式啟動和指揮機器人。
用手勢控制機器人
如果需要查詢某件物品，只需要發出命令即可。因為機器人能夠分辨和記憶物品的資訊，然後按照使用者的指令取出此物。
此外，還用到了擴增實境（ AR ）技術，使用者可以通過檢視此 AR 螢幕，直觀地觀察機器人的狀態。
使用者通過顯示螢幕，就能以用視覺化的方式，掌握機器人如何識別房間中的物件，以及計劃下一步採取何種操作的資訊，這有助於更好的操作和指揮。
機器人背後是年輕也有野心的團隊機器人背後，最有野心的公司
通過影象識別，語音控制，自主抓取等 AI 技術的使用， PFN 讓機器人實現了快速和高精度地整理物體，完美的解決了房間整理的問題。
這項工作最早在 CEATEC JAPAN 2018 會展上亮相，在技術、產品和服務的品質與創新性評比中，他們的專案榮獲了行業/市場部門的二等獎。
能做出這麼有意思的工作，其背後也是一個厲害的團隊。
Preferred Networks 是一家致力於個人機器人的研究和開發的 AI 公司，他們致力於讓機器人滲透到人們社會日常生活的各個方面。
這家 AI 公司被稱為日本最具創新精神的公司，在人工智慧，深度學習領域，都有很優秀的人才和產品。
Preferred Networks 公司的員工和機器人
他們還與豐田合作，在自動駕駛汽車的方面頗有成就。
公司的創始人在一次採訪中表示，「 PFN 不止提供 AI 技術，還將提供將 AI 和機器人集合在一起的解決方案。如果資金足夠，有望在五年內將機器人產品送到消費者手中。」
現在，通過打造整理家務的機器人系統，他們又向著美好的願景靠近了一步。