Inovacije

Ta robot se je z umetno inteligenco naučil hoditi

Ta robot se je z umetno inteligenco naučil hoditi


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Nova raziskava Googlovih raziskovalcev je resno napredovala pri robotih, ki se naučijo krmariti po svetu brez kakršne koli človeške pomoči, poroča Technology Review.

POVEZANE: NAJNAPREDNEJŠE IRANOVE RIVALE HONDA'S ASIMO

Robot, ki se uči iz virtualnih okolij

Ta nova študija temelji na raziskavah, izvedenih leto prej, ko se je skupina raziskovalcev prvič naučila, kako narediti robota, da se uči v resničnem svetu. Sposobnost krepitve naučenega vedenja je običajna praksa pri simulaciji - virtualni klon robota nemočno maha okoli navidezne kopije svojega okolja, dokler se algoritem AI ne prilagodi dovolj za dobro delovanje v resničnem svetu. Nato se program uvozi v robota in vklopi.

Očitno je, da ta metoda pomaga robotu, da se izogne ​​škodi, ker mu ni treba več izvajati poskusov in napak v resničnem svetu, kjer so posledice za neuspeh previsoke za tveganje. Vendar pa robot potrebuje model, ki ga je enostavno simulirati - raztresen gramoz ali vzmeti vzmetnice, da zmehča kovinsko podlago robota, traja toliko časa, da simulira, da se ni vredno potruditi.

Prav zaradi tega so se raziskovalci skušali izogniti težavam z modeliranjem tako, da so robota na začetku učili v resničnem svetu. Za to so zasnovali učinkovitejši algoritem, ki se lahko uči z manj preizkusi in manj napakami; pošiljanje robota, ki hodi v dveh urah. Ker se fizično okolje naravno spreminja, se lahko robot hitro prilagodi tudi drugim razmeroma podobnim okolicam, kot so stopnice, blagi nakloni in ravna območja z ovirami.

Načelo resničnosti kot algoritem

Vendar pa je robot še vedno potreboval človeško varuško, da bi skočil na stotine krat, je za Technology Review povedal Jie Tan, soavtor časopisa in vodja ekipe za robotsko premikanje pri Googlu Brain. "Sprva nisem razmišljal o tem," je dejal.

To je postalo nov problem. Prvi korak k temu, da se obrnemo navzdol, je bil omejiti raziskovani teren, ki je na voljo robotu, in ga usposobiti za več manevrov hkrati. Ko je robot dosegel rob omejenega območja, medtem ko se je učil hoditi naprej, je preprosto obrnil smer in se naučil hoditi vzvratno.

Nato so raziskovalci omejili gibanje, ki je bilo robotu na voljo med poskusom, s previdnostjo zmanjšali škodo in se izognili padcem. Seveda je robot vseeno padel, zato so dodali še en algoritem, da je lahko vstal.

Ko so se popravki in prilagoditve kopičili, je robot lahko sam hodil po različnih površinah, vključno z ravnimi tlemi, predpražnikom z režami in žimnico iz spominske pene. To delo ima potencial za prihodnje aplikacije, pri katerih se morajo roboti premikati po grobem, neprizanesljivem terenu, ne da bi jim kdo pomagal.

"Mislim, da je to delo zelo razburljivo," je za revijo Technology Review dejala Chelsea Finn, docentka na Stanfordu, ki je povezana z Googlom, vendar ni del raziskave. "Odstranitev osebe iz procesa je res težko. Ker roboti omogočajo bolj avtonomno učenje, so roboti bližje temu, da se lahko učijo v resničnem svetu, v katerem živimo, ne pa v laboratoriju."

A opozorila je, da obstaja ulov: sedanja nastavitev uporablja sistem za zajem gibanja, ki robota od zgoraj skenira, da bi ugotovil njegovo lokacijo. V resničnih scenarijih ni tako.

V prihodnosti nameravajo raziskovalci svoj novi algoritem prilagoditi različnim robotom ali celo večim robotom, ki se hkrati učijo v istem okolju. Tan misli, da je trik pri odklepanju bolj uporabnih robotov v razpokanju gibal.

"Veliko ljudi je zgrajenih za ljudi in vsi imamo noge," je dejal za Technology Review. "Če robot ne more uporabljati nog, ne morejo krmariti po človeškem svetu."

Prihodnost robotov od vojaških aplikacij do pomoči ljudem, kot je službeni pes, postavlja robotiko v najbolj privlačno inženirsko kariero v bližnji prihodnosti.


Poglej si posnetek: Vesolje, kvantna fizika, umetna inteligenca in druge civilizacije Matic Smrekar AIDEA Podkast #2 (Januar 2023).