Sincer, nu am nicio idee în ce direcție ne îndreptăm dacă înlocuim oamenii cu roboți, însă un aspect este cert, ei sunt din ce în ce mai inteligenți, iar procesul lor de adaptare în lumea reală este mai rapid decât ne așteptam.
Un nou robot proiectat de cercetătorii de la UC Berkeley și Siemens, poate învăța cum să prindă obiecte noi, doar studiind o bază de date cu forme 3D.
Robotul este conectat la un senzor 3D și la o rețea neurală de învățare pe care cercetătorii au încărcat-o cu imagini ale unor obiecte. Aceştia au inclus informații despre formele obiectelor, despre aspectul vizual și cum ar trebui să apuce sau să ridice obiectele. Deci, când un obiect nou este plasat în fața robotului, acesta trebuie doar să caute un obiect similar în baza de date.
În practică, atunci când robotul a avut mai mult de 50% încredere în el că ar putea lua un obiect nou, acesta a fost capabil să-l prindă și să nu-l scape în 98% din cazuri. Dacă încrederea este mai mică de 50 la sută, robotul va intoarce obiectul și apoi va decide o nouă strategie de prindere. În aceste cazuri, robotul a reușit în 99% din situații. O inspecție mică este necesară pentru a depăși lipsa de încredere.
Această metodă de antrenament a roboților poate scurta mult timp din proceselul lor de învățare și astfel ei pot avea o dexteritate mai mare. „Putem genera suficiente antrenamente pentru rețelele neuronale într-o singură zi, în loc să antrenăm luni de zile un robot adevărat în situații reale”, a declarat Jeff Mahler, cercetător care lucrează la proiect pentru MIT Technology. Roboții utilizați în prezent în fabrici sunt foarte preciși atunci când lucreaza cu obiecte cunoscute, dar nu se pot adapta bine când se confruntă cu altele noi. Scopul acestei strategii de instruire a robotului este in scop comercial.
Sursa: engadget.com
Lasă un răspuns