每個人都愛貓，貓大便則另當別論。
所以NVIDIA的工程師Bond 決定採用深度學習及我們的 Jetson TX1 開發套件，設計出一個能辨識貓咪，再用家中灑水系統輕柔地噓走這個不速之客的方法。
這位已在 NVIDIA 服務8年，現年65歲的軟體工程師說：「我老婆是個園藝家，而且她喜歡她的庭院整潔乾淨。」
Bond 很快就放棄設陷阱捕捉貓兒這個被視為「惡鄰難相處」的念頭，決定採用一個更具科技感的辦法。
Bond 對於深度學習技術或 Jetson 一點也不陌生。去年他才打造一套系統，對偶爾出沒在他家廚房地板上的螞蟻，照射無害的5毫瓦雷射光束（請見《How One NVIDIA Built a Jetson-Powered Laser ‘Ant Annoyer’》一文）。
Robert Bond 的深度學習系統不只能偵測貓咪何時出現在他的院子裡…
…還能指出貓咪的位置。
所以他熟知 Jetson 可以用在哪些地方。讓人驚訝的地方：Jetson 是如此快速有效地能解決他的問題。
在敲敲打打10到15小時後（還出現手忙腳亂的好笑畫面），使用 Tegra 處理打造出一具高精度的系統，靠著 Jetson TX1 開發套件的深度學習技術辨識貓兒和打開家中的灑水系統。
Bond 說：「其實這沒有花多少工夫，新的 Jetson TX1 在運行這些神經網路方面真的很厲害。」
設定工作很簡單，監視器偵測到貓兒時，前院裡一具曾受過訓練的 Foscam FI9800P IP 網路攝影機會拍攝影像，再將影像投入運行著在加州大學柏克萊分校開發的一套精密深度學習軟體的 Jetson TX1，而這套深度學習軟體稱為 FCN（用於語義切割的全卷積神經網路）。
Bond 使用安裝著 NVIDIA GeForce GTX TITAN 繪圖卡的桌機系統投入大量貓咪的圖片來訓練這套軟體，一開始系統將他的影子誤認成貓咪，害他在冒險走進院子時被水淋的一身濕。
如需更多關於 Robert Bond 的計劃（按照他的指示來打造你自己的智慧灑水系統），請至 https://myplace.frontier.com/~r.bond/cats/cats.htm。
後來系統愈來愈能精準偵測貓咪，加上 FCN 是一套分割網路，不只能辨識貓咪，還能辨識貓兒在院子裡的位置（接下來說明原因）。
偵測到貓咪的身影時，深度學習軟體就會發送一個無線訊號到中繼器和焊在灑水系統控制盒上的 Particle Photon 機板（這是創客們愛用的開發套件），此時便會開始灑水驅逐貓咪。
Jetson TX1 開發套件讓人們能輕鬆將人工智慧用在各種事務上。
Bond 為自己訂了下一個挑戰：使用 FCN 的能力，不只是偵測貓咪的身影，還要找出牠們的位置，再派一輛遙控車去驅趕牠們。那或許會更有趣一點，但不盡然得這麼做。
Bond 在幾天裡就完成了這件事，說平常出現在附近的貓在被噴了幾次後開始會避開他的院子。
他發現貓其實也會學習的。
如需更多關於 Robert Bond 的計劃（按照他的指示來打造你自己的智慧灑水系統），請至 https://myplace.frontier.com/~r.bond/cats/cats.htm。
照片提供：Jesse Milan，透過 Flickr，保留部分權利。