Roboty Uczą Się

Opublikowany dnia: 2020-01-26
Przeczytano: 689
Autor: Barbarella
Opublikowany w kategorii: Roboty

Roboty uczą się radzić sobie ze światem fizycznym.

Rosnące koszty pracy powodują większe wysiłki naukowców w celu stworzenia w pełni autonomicznych robotów.

Dla wszystkich dyskusji o maszynach podejmujących pracę, roboty przemysłowe są nadal niezdarne i nieelastyczne.

Robot może wielokrotnie podnosić element na linii montażowej z niesamowitą precyzją i nigdy się nie znudzi - ale poruszać obiektem o pół cala, lub zastąpić go czymś nieco innym, maszyna będzie nieudolnie próbowała to zrobić.

Choć robota nie można jeszcze zaprogramować tak, aby potrafił chwytać dowolny obiekt przez samo patrzenie na niego, tak jak robią to ludzie, może on teraz nauczyć się samodzielnie manipulować obiektem poprzez wirtualne próby i pomyłki.

Dactyl, który pochodzi z organizacji non-profit OpenAI z San Francisco, składa się z

gotowej ręki robota otoczonej szeregiem świateł i kamer.

Wykorzystując tak zwane uczenie się wzmacniające, oprogramowanie sieci neuronowej uczy się, jak uchwycić i obrócić blok w symulowanym środowisku, zanim ręka wypróbuje go naprawdę. Oprogramowanie eksperymentuje, na początku losowo, wzmacniając połączenia w sieci w miarę zbliżania się do celu.

Zazwyczaj nie jest możliwe przeniesienie tego typu wirtualnej praktyki do realnego świata, ponieważ takie rzeczy jak tarcie czy różne właściwości różnych materiałów są trudne do opanowania. Zespół OpenAI ominął to, dodając przypadkowość do wirtualnego szkolenia, dając robotowi możliwość własnej interpretacji rzeczywistości.

Będziemy potrzebować dalszych przełomowych rozwiązań dla robotów, aby opanować zaawansowaną zręczność potrzebną w prawdziwym magazynie lub fabryce.

Ale jeśli naukowcy będą w stanie rzetelnie wykorzystać ten rodzaj nauki, roboty mogą w końcu złożyć nasze gadżety, załadować nasze zmywarki, a nawet pomóc babci wyjść z łóżka.