AI-uurijad õpetavad roboteid inimese osavust jäljendama – dekrüpteerima

Teadlased teevad suuri edusamme robotite osavuse ja puutetundlikkuse parandamisel. Eesmärk? Robotid, mis suudavad esemetega manipuleerida inimkäte peenuse ja täpsusega.

Selle uurimisvaldkonna esirinnas on MIT-i arvutiteaduse ja tehisintellekti labori (CSAIL) murranguline uuring. Meeskond tegeles keeruka kontaktirohke manipuleerimise väljakutsega – valdkonnaga, kus robotid suhtlevad objektidega keerulisel viisil.

"Peamine väljakutse kontakti kaudu planeerimisel on kontaktidünaamika hübriidne olemus," uuringus märgitakse.

Tugevdusõpe on tehnika, mida AI kasutab preemiate ja karistuste alusel mudeli koolitamiseks. Siinsed teadlased kasutasid teatud tüüpi tugevdamise õppemeetodit, mida nimetatakse silumiseks, et lihtsustada elusolendite asjade tajumise protsessi ja muuta see primitiivse robotiga reprodutseeritavaks.

Veelgi enam, nende meetod koos valimipõhise liikumise planeerimisega sillutab teed keerukamatele manipulatsioonidele, mis hõlmavad paljusid kontaktpunkte. Teisisõnu: kahe käe kasutamine objektiga manipuleerimiseks ja sellega suhtlemiseks. Nende katsed on näidanud võimet luua keerulisi liigutusi vaid minutitega, mis on märkimisväärne hüpe võrreldes traditsiooniliste RL-meetodite nõutud tundidega.

Rohkem roboteid, kes õpivad tehisintellektiga

Paralleelselt sellega avalikustas Suurbritannia Bristoli ülikool "Bi-Touch”, teedrajav kahe käega puutetundlik robotsüsteem. "Pakume välja kahe käsitsi manipuleerimise ülesannete komplekti, mis on kohandatud kombatava tagasiside jaoks: kahekordne surumine, kahesuunaline ümberorienteerimine ja kahekordne kogumine." a uurimistöö loeb. See süsteem suudab süvatugevdamise õppimise kaudu täita keerukaid manipuleerimisülesandeid, nagu näiteks objektide ühiselt lükkamine ja nende oskuslik pööramine.

Stanfordi ülikooli teadlased õpetavad läänerannikul robotitele keerulisi ülesandeid, kasutades inimeste videoesitlusi. Nende meetod, mis kasutab maskeeritud silm-käes kaamerakaadreid, väldib vajadust kulukate piltide tõlkimise järele inimese ja roboti domeenide vahel.

"Teisalt on videoid inimestest ülesandeid täitvatest inimestest palju odavam koguda, kuna need kaotavad vajaduse robotite teleoperatsiooniteadmiste järele," väidavad teadlased oma töös. akadeemiline töö.

Põhimõtteliselt, nagu inimesed õpivad YouTube'i õpetusi vaadates, on need teadlased seda ka videote kasutamine õpetada oma robotitele teatud asju tegema, ja nende lähenemine on suurendanud uute katseseadete edukust muljetavaldavalt 58% võrreldes traditsioonilise robotite andmeõppega.

Need murrangulised uuringud sillutavad ühiselt teed robotitele, mis on võimelised inimvõimetele sarnaseks nüansirikkaks objektiga manipuleerimiseks. Sellised edusammud võivad tööstusharusid ümber määratleda, alates tootmisliinidest kuni operatsioonisaalideni. Kujutage ette kirurgilist protseduuri, kus AI-l töötav robot abistab kirurgi, suurendades täpsust ja tulemusi.

Nii et ulmehuvilised, ärge kartke. Sõbralikud abisrobotid ei pea välistama võimalust, et inimkond eksisteerib koos aeg-ajalt võluva robotkurmutajaga. Seni, kuni robotid pigem tülitsevad oma inimkaaslastega, mitte ei kõrvalda neid, peaksime olema selged.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• ChartPrime. Tõsta oma kauplemismängu ChartPrime'iga kõrgemale. Juurdepääs siia.
• BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://decrypt.co/153646/ai-researchers-are-teaching-robots-to-mimic-human-dexterity