นักวิจัยกำลังก้าวไปอีกขั้นในการเพิ่มความชำนาญของหุ่นยนต์และการตรวจจับสัมผัส เป้าหมาย? หุ่นยนต์ที่สามารถจัดการกับวัตถุได้อย่างประณีตและแม่นยำเหมือนมือมนุษย์
แนวหน้าของสาขาการวิจัยนี้คือการศึกษาที่ก้าวล้ำจากห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (CSAIL) ของ MIT ทีมงานได้จัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อนของการจัดการแบบสัมผัสจำนวนมาก ซึ่งเป็นโดเมนที่หุ่นยนต์โต้ตอบกับวัตถุด้วยวิธีที่ซับซ้อน
“ความท้าทายหลักในการวางแผนผ่านการสัมผัสคือลักษณะแบบผสมผสานของไดนามิกของการสัมผัส” บันทึกการศึกษา.
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นเทคนิคที่ AI ใช้เพื่อฝึกแบบจำลองโดยพิจารณาจากรางวัลและการลงโทษ นักวิจัยที่นี่ใช้วิธีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่เรียกว่า "การปรับให้เรียบ" เพื่อลดความซับซ้อนของวิธีที่สิ่งมีชีวิตผ่านกระบวนการรับรู้สิ่งต่าง ๆ และทำให้หุ่นยนต์ดึกดำบรรพ์สามารถจำลองได้
ยิ่งไปกว่านั้น วิธีการของพวกเขาเมื่อรวมกับการวางแผนการเคลื่อนไหวตามการสุ่มตัวอย่าง จะปูทางไปสู่การจัดการที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นที่เกี่ยวข้องกับจุดติดต่อจำนวนมาก กล่าวอีกนัยหนึ่ง: การใช้สองมือเพื่อจัดการและโต้ตอบกับวัตถุ การทดลองของพวกเขาได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนในเวลาเพียงไม่กี่นาที ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดที่สำคัญจากชั่วโมงที่ต้องการโดยวิธี RL แบบดั้งเดิม
หุ่นยนต์เรียนรู้มากขึ้นด้วย AI
ควบคู่ไปกับสิ่งนี้ มหาวิทยาลัยบริสตอล ในสหราชอาณาจักร ได้เปิดตัว “ไบทัช” ระบบหุ่นยนต์สัมผัสสองแขนรุ่นบุกเบิก “เราเสนอชุดงานการจัดการแบบสองมือที่ปรับให้เหมาะกับการตอบสนองทางสัมผัส: การผลักดันแบบสองทาง การปรับทิศทางแบบสองทาง และการรวบรวมแบบสองทาง” ที่ บทความวิจัยอ่าน. ระบบนี้ผ่านการเรียนรู้การเสริมกำลังเชิงลึกแบบจำลองสู่จริง ทำให้สามารถควบคุมงานการจัดการที่ซับซ้อน เช่น การผลักวัตถุร่วมกันและการหมุนวัตถุอย่างเชี่ยวชาญ
บนชายฝั่งตะวันตก นักวิจัยของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดกำลังสอนหุ่นยนต์งานที่ซับซ้อนโดยใช้วิดีโอสาธิตของมนุษย์ วิธีการของพวกเขาซึ่งใช้ภาพจากกล้องในมือที่สวมหน้ากาก ช่วยลดความจำเป็นในการแปลภาพที่มีค่าใช้จ่ายสูงระหว่างโดเมนมนุษย์และหุ่นยนต์
“ในทางกลับกัน วิดีโอของมนุษย์ที่ปฏิบัติงานนั้นมีราคาถูกกว่ามากในการรวบรวม เนื่องจากไม่จำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านปฏิบัติการทางไกลของหุ่นยนต์” นักวิจัยโต้แย้งใน บทความวิชาการ.
โดยพื้นฐานแล้ว เช่นเดียวกับที่ผู้คนเรียนรู้จากการดูบทแนะนำของ YouTube นักวิจัยเหล่านี้ก็เป็นเช่นนั้น ใช้วิดีโอ เพื่อสอนหุ่นยนต์ให้ทำบางสิ่ง และวิธีการของพวกเขาได้เพิ่มอัตราความสำเร็จในการตั้งค่าการทดสอบใหม่ถึง 58% ที่น่าประทับใจ เมื่อเทียบกับการฝึกอบรมข้อมูลหุ่นยนต์แบบดั้งเดิม
การศึกษาที่ก้าวล้ำเหล่านี้ร่วมกันปูทางให้หุ่นยนต์ที่มีความสามารถในการจัดการวัตถุที่เหมาะสมยิ่งซึ่งคล้ายกับความสามารถของมนุษย์ ความก้าวหน้าดังกล่าวสามารถกำหนดนิยามใหม่ของอุตสาหกรรม ตั้งแต่สายการผลิตไปจนถึงห้องผ่าตัด ลองนึกภาพขั้นตอนการผ่าตัดที่หุ่นยนต์ซึ่งขับเคลื่อนโดย AI ช่วยเหลือศัลยแพทย์ เพิ่มความแม่นยำและผลลัพธ์
ดังนั้นผู้สนใจรักแนวไซไฟอย่ากลัวเลย หุ่นยนต์ผู้ช่วยที่เป็นมิตรไม่จำเป็นต้องตัดทอนความเป็นไปได้ที่มนุษยชาติจะอยู่ร่วมกับหุ่นยนต์จอมเจ้าเล่ห์ที่มีเสน่ห์เป็นครั้งคราว ตราบใดที่หุ่นยนต์ยังคงทะเลาะกับเพื่อนมนุษย์แทนที่จะกำจัดพวกมันออกไป เราก็ควรจะอยู่ในความชัดเจน
ติดตามข่าวสาร crypto รับการอัปเดตทุกวันในกล่องจดหมายของคุณ
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ChartPrime. ยกระดับเกมการซื้อขายของคุณด้วย ChartPrime เข้าถึงได้ที่นี่.
- BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://decrypt.co/153646/ai-researchers-are-teaching-robots-to-mimic-human-dexterity