Инженеры из MIT научили роботов учить роботов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-05-13 07:46 Исследователи из Лаборатории информационных технологий и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL MIT) разработали систему, которая позволяет даже неопытному оператору управлять роботом, а также позволяет переносить навыки между роботами разной конструкции. Доклад будет представлен на конференции ICRA 2017, кратко о разработке рассказывает Engadget. Сегодня для обучения роботов какому-либо действию широко используется детальное программирование движений робота, набор нужной последовательности из готовых небольших движений (семплинг), либо наглядная демонстрация «как надо» с помощью контроллера или физического перемещения частей робота, во время которой робот записывает производимые движения и затем может их повторить. У этих методов есть свои слабые места: обученный через демонстрацию робот не сможет передать свои навыки устройству, которое даже незначительно отличается по конструкции, а перенастройка отдельных движений робота прямым программированием или с помощью семплинга требует некоторого времени и наличия квалифицированного специалиста. Разработанная в MIT программная платформа C-LEARN совмещает два популярных подхода: робот пользуется библиотекой простых движений с заданными оператором ограничениями (например, библиотека содержит данные о хвате манипулятора, подходящего к форме и жесткости предмета), а оператор, не обладающий навыками программирования, показывает роботу в 3D-интерфейсе движения, ключевые для выполнения задачи. После демонстрации система самостоятельно подбирает последовательность движений робота и показывает ее оператору. Оператор при необходимости может внести правки в автоматически составленную последовательность действий. Для демонстрации работоспособности системы разработчики опубликовали ролик, в котором, например, робот достает цилиндр из более крупного объекта. По словам разработчиков C-LEARN, при тестировании системы робот Optimus показал успешное выполнение задачи в 87,5 процентах случаев без корректировки со стороны оператора и 100-процентный успех при правке последовательности действий оператором. При этом C-LEARN не только упрощает программирование действий для конкретного робота, но и позволяет заново «пересобрать» задачу для выполнения роботом другой конструкции. Так, авторам удалось успешно передать гуманоидному роботу Atlas навыки, полученные роботом Optimus. В частности, робот научил робота открывать двери, а также доставать предметы из ящика и перемещать их. Существуют и другие методы обучения роботов. Например, нередко используются методы машинного обучения: роботы уже могут коллективно обучаться выполнению одной задачи, сохранять равновесие, смягчать удар при падении, держать пистолет и даже правдоподобно давать пять. Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|