Como leemos en la publicación de dicha universidad, RadarCat (Radar Categorization for Input & Interaction) permite que un dispositivo electrónico pueda reconocer y clasificar distintos materiales y objetos a tiempo real con alta precisión. De hecho no sólo reconoce lo que es, sino que va más allá dando información de la estructura interna del objeto.
Cuando Google presentó Project Soli en la Google I/O de 2015 ya hablamos de su potencial a la hora de reconocer objetos más allá de su fundamento de reconocer movimientos de las manos. Y ahora un equipo de la Universidad de Saint Andrews (Escocia) ha desarrollado RadarCat, un kit que permite a Soli reconocer objetos.
Como leemos en la publicación de dicha universidad, RadarCat (Radar Categorization for Input & Interaction) permite que un dispositivo electrónico pueda reconocer y clasificar distintos materiales y objetos a tiempo real con alta precisión. De hecho no sólo reconoce lo que es, sino que va más allá dando información de la estructura interna del objeto.
Una lectura instantánea y profunda
La base (el escáner) funciona enviando ondas electromagnéticas a un objeto, rebotando y volviendo a dicha base para su procesamiento con aprendizaje automático o machine learning. Esto, según explica el profesor Aaron Quigley a The Verge, hace que con la información recibida se logre una «huella dactilar» única para cada objeto.
Como vemos en el vídeos, el reconocimiento es instantáneo y según el objeto dispone de una información (características técnicas en el caso de dispositivos o información nutricional si es un alimento), así como la traducción. Además, más allá del reconocimiento muestran cómo podría ser útil de implantarlo en un teléfono móvil, de manera que abre unas apps según lo que se escanee (apps de cocina al escanear el vientre, por ejemplo).
Sin duda es algo bastante curioso, pero sobre todo el equipo busca que sea útil en áreas como la ayuda para usuarios con problemas de visión o la trazabilidad y la automatización en industrias.
http://www.xataka.com
