Дослідники штучного інтелекту вчать роботів імітувати людську спритність – розшифруйте

Дослідники досягають величезних успіхів у вдосконаленні роботизованої спритності та тактильного сприйняття. Мета? Роботи, які можуть маніпулювати об’єктами з витонченістю та точністю людських рук.

На передньому краї цієї галузі досліджень є новаторське дослідження Лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (CSAIL). Команда впоралася зі складним завданням маніпулювання багатими контактами, доменом, де роботи взаємодіють з об’єктами складними способами.

“The main challenge for planning through contact is the hybrid nature of contact dynamics,” the study notes.

Навчання з підкріпленням – це техніка, яка використовується ШІ для навчання моделі на основі винагород і покарань. Дослідники тут використали тип методу навчання з підкріпленням під назвою «згладжування», щоб спростити процес відчуття речей живими істотами та зробити його повторюваним примітивним роботом.

Більше того, їхній метод у поєднанні з плануванням руху на основі вибірки прокладає шлях до більш складних маніпуляцій із залученням численних контактних точок. Іншими словами: використання двох рук для маніпулювання об’єктом і взаємодії з ним. Їхні експерименти продемонстрували здатність генерувати складні рухи за лічені хвилини, значний стрибок у порівнянні з годинами, які вимагають традиційні методи RL.

Більше роботів, які навчаються за допомогою ШІ

Parallel to this, the University of Bristol in the UK unveiled “Bi-Touch,” a pioneering dual-arm tactile robotic system. “We propose a suite of bimanual manipulation tasks tailored towards tactile feedback: bi-pushing, bi-reorienting, and bi-gathering.” the research paper reads. This system, through sim-to-real deep reinforcement learning, can master intricate manipulation tasks, such as collaboratively pushing objects and skillfully rotating them.

На Західному узбережжі дослідники Стенфордського університету навчають роботів складним завданням за допомогою відеодемонстрацій на людях. Їхній метод, який використовує масковану зйомку камери «око в руці», уникає необхідності дорогого перекладу зображень між доменами людини та робота.

“Videos of humans performing tasks, on the other hand, are much cheaper to collect since they eliminate the need for robotic teleoperation expertise,” the researchers argue in their науковий папір.

Basically, just as people learn by watching YouTube tutorials, these researchers are за допомогою відео to teach their robots how to do some things, and their approach has boosted success rates in new test settings by an impressive 58% compared to traditional robot data training.

Ці новаторські дослідження спільно прокладають шлях до роботів, здатних маніпулювати об’єктами з нюансами, схожими на людські здібності. Такі досягнення могли б змінити визначення галузей промисловості, від виробничих ліній до операційних. Уявіть собі хірургічну процедуру, під час якої робот із штучним інтелектом допомагає хірургу, підвищуючи точність і результати.

Отже, любителі наукової фантастики, не бійтеся. Доброзичливі роботи-помічники не повинні виключати можливість співіснування людства з час від часу чарівним роботом-негідником. Поки роботи сваряться зі своїми товаришами-людьми, а не знищують їх, ми маємо бути вільними.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• ChartPrime. Розвивайте свою торгову гру за допомогою ChartPrime. Доступ тут.
• BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
• джерело: https://decrypt.co/153646/ai-researchers-are-teaching-robots-to-mimic-human-dexterity