Innovasie

Hierdie robot het AI gebruik om te leer loop

Hierdie robot het AI gebruik om te leer loop

'N Nuwe studie van navorsers by Google het ernstige vordering gemaak in die rigting van robotte wat die wêreld leer navigeer sonder enige menslike hulp, berig Technology Review.

VERWANTE: IRAN SE MEEST GEVORDERDE ROBOT RIVALS HONDA'S ASIMO

'N Selfleer-robot uit virtuele omgewings

Hierdie nuwe studie bou voort op navorsing wat 'n jaar tevore gedoen is, toe die groep navorsers die eerste keer geleer het hoe om 'n robot in die regte wêreld te laat leer. Die vermoë om aangeleerde gedrag te versterk, is 'n algemene praktyk in simulasie - 'n virtuele kloon van die robot swaai hulpeloos rondom 'n virtuele kopie van sy omgewing totdat die AI-algoritme genoeg is om goed in die regte wêreld te funksioneer. Dan word die program in die robot ingevoer en aangeskakel.

Dit is duidelik dat hierdie metode die robot help om skade te vermy, want dit hoef nie meer proef-en-fout-lopies in die regte wêreld te doen nie, waar die gevolge vir mislukking te hoog is vir die risiko. Die robot benodig egter 'n model wat maklik is om te simuleer - verspreide gruis of vere van 'n matras om die metaal se voet van die robot te versag, neem so lank om te simuleer dat dit nie die moeite werd is nie.

Dit is waarom navorsers die probleme van modellering probeer vermy deur die robot aan die begin in die regte wêreld op te lei. Om dit te doen, het hulle 'n doeltreffender algoritme ontwerp wat leer met minder proewe en minder foute; stuur die robot binne twee uur loop. Aangesien die fisiese omgewing van nature wissel, kan die robot ook vinnig aanpas by ander relatief soortgelyke omgewings, soos trappe, ligte hellings en plat gebiede met hindernisse.

Die werklikheidsbeginsel as algoritme

Die robot het egter steeds 'n kinderoppasser nodig gehad om honderde kere in te spring, het Jie Tan, mede-outeur van die koerant en leier van die robotiese bewegingspan by Google Brain, aan Technology Review gesê. 'Aanvanklik het ek nie daaraan gedink nie,' het hy gesê.

Dit het 'n nuwe probleem geword. Die eerste stap om dit na onder te wys, was om die verkenbare terrein tot die beskikking van die robot te beperk, en dit gelyktydig deur verskeie maneuvers te laat oefen. Toe die robot die rand van 'n begrensde gebied bereik terwyl hy leer hoe om vorentoe te loop, het hy eenvoudig die rigting omgekeer en geleer hoe om agteruit te loop.

Vervolgens het die navorsers die bewegings wat tot die beskikking van die robot beskikbaar was, beperk, om skade deur versigtigheid te minimaliseer en val te vermy. Natuurlik het die robot in elk geval geval, dus het hulle nog 'n algoritme bygevoeg sodat dit kon opstaan.

Namate aanpassings en aanpassings versamel het, het die robot in staat geword om op sy eie oor verskillende oppervlaktes te loop, insluitend plat grond, 'n deurmat met skeure en 'n geheue skuimmatras. Hierdie werk het potensiaal vir toekomstige toepassings, waar robotte deur rowwe, onvergewensgesinde terreine moet beweeg sonder dat mense in die omgewing moet help.

'Ek dink dat hierdie werk nogal opwindend is,' het Chelsea Finn, 'n assistent-professor aan Stanford, verbonde aan Google, maar nie deel van die navorsing nie, aan Technology Review gesê. "Om die persoon uit die proses te verwyder, is regtig moeilik. Deur robotte meer outonoom te laat leer, is robotte nader daaraan om in die regte wêreld waarin ons woon, te leer, eerder as in 'n laboratorium."

Maar, waarsku sy, daar is 'n vangplek: die huidige opstelling gebruik 'n bewegingsopvangstelsel wat die robot van bo af skandeer om sy ligging op te spoor. Dit is nie so in die werklike scenario's nie.

In die toekoms beplan navorsers om hul nuwe algoritme aan te pas by verskillende robotte, of selfs meerdere robotte wat gelyktydig leer, in dieselfde omgewing. Tan dink die truuk om meer nuttige robotte te ontsluit, lê daarin om voortbeweging te kraak.

"Baie plekke is vir mense gebou, en ons het almal bene," het hy aan Technology Review gesê. "As 'n robot nie bene kan gebruik nie, kan hulle nie die menslike wêreld navigeer nie."

Van die militêre toepassings tot die hulp van mense soos 'n dienshond, die toekoms van robotte maak robotika een van die mees aanloklike ingenieursloopbane in die afsienbare toekoms.


Kyk die video: Play Among Us with Proximity Chat! CrewLink Setup Tutorial! Among Us Proximity Chat Tutorial! (Mei 2021).