Έρευνες στην τμήμα της DeepMind της Google έχουν αναπτύξει μια μέθοδο μάθησης που βελτιώνει δραματικά τις κινητικές δεξιότητες μικρών ρομπότ – μια διάβρευση που είναι πιθανό να εκπαιδεύσει στο τέλος ανθρωπόμορφα ρομπότ για να βοηθούν τους ανθρώπους. Η βαθιά ενίσχυση μάθησης (DLR), το κύριο στοιχείο αυτής της πρόοδου, βασίζεται σε χρόνια προόδου στην τεχνητή νοημοσύνη και τα ρομπότ, προσπαθώντας να αντιγράψει την επιδεξιότητα και την κατανόηση που επιδεικνύουν τα ζώα και οι άνθρωποι στην πλοήγηση στο φυσικό κόσμο.
Έξυπνα ρομπότ βελτιώνουν τις ποδοσφαιρικές τους δεξιότητες
Εμφανίζοντας τους καρπούς της εργασίας τους, οι επιστήμονες της DeepMind παρουσίασαν ρομπότ να συμμετέχουν σε αγώνα ποδοσφαίρου. Τα ρομπότ με τέσσερα πόδια είχαν ήδη εντυπωσιακή δεξιότητα στην πραγματοποίηση ελέγχου μπάλας, αλλά οι δίποδες συνάδελφοί τους υστερούσαν στον συντονισμό λόγω βασικών αναγκών για σταθερότητα και περιορισμούς υλικού.
Μια καινοτόμος συγχώνευση των στρατηγικών μάθησης
Το πείραμα περιελάμβανε την εκπαίδευση μικρών, οικονομικά προσιτών ρομπότ να παίξουν ποδόσφαιρο, συμπεριλαμβανομένων αγώνων 1 εναντίον 1. Τα επιτυχή αποτελέσματα τόσο από προσομοιώσεις όσο και από πραγματικού κόσμου δοκιμές δημοσιεύτηκαν στο περιοδικό Science Robotics. Αυτά τα ρομπότ εκπαιδεύτηκαν να σηκώνουν τον εαυτό τους από το έδαφος και να βάζουν γκολ σε αντιπάλους χωρίς εκπαίδευση, εξασκώντας γρήγορα μια σειρά πολύπλοκων κινήσεων όπως σωστή κίνηση, στροφή, κίνηση της μπάλας και έλεγχο της μπάλας.
Ρομπότ αντιδραστικότητας: μια νέα πρωτοπορία
Επιπλέον, τα ρομπότ έδειξαν τη δυνατότητα να αμύνονται από σουτ και να προβλέπουν την κίνηση της μπάλας. Η χειροκίνητη ανάπτυξη αυτών των δεξιοτήτων θα ήταν ανέφικτη, καθώς θα απαιτούσε από το ρομπότ να προσαρμόζεται συνεχώς σε μεταβαλλόμενα σενάρια. Ωστόσο, οι στρατηγικές κίνησης που μάθησαν σε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον μεταφέρθηκαν ομαλά σε ρομπότ στον πραγματικό κόσμο.
Ενδυνάμωση ανθρωπόμορφων ρομπότ
Σε πειραματικούς αγώνες, τα εκπαιδευμένα ρομπότ είχαν σημαντικά καλύτερες επιδόσεις – περπατώντας κατά 181% γρηγορότερα, περιστρέφοντας κατά 302% ταχύτερα, κάνοντας κλωτσιές κατά 34% πιο δυνατές και ανακάμπτοντας από πτώσεις κατά 63% γρηγορότερα – συγκρινόμενα με ομολογουμένως συναδέλφους που λειτουργούσαν με βασική γνώση σεναρίου. Αυτή η τεχνική αποκλεισμού αποτελεί δυναμική για την εκπαίδευση ανθρωπόμορφων ρομπότ να πλοηγηθούν με ασφάλεια και επιδεξιότητα σε δυναμικές ρυθμίσεις, προωθώντας μας πιο κοντά στο μέλλον όπου τα ρομπότ θα μπορούσαν να είναι οι καθημερινοί μας βοηθοί.
Κύριες Ερωτήσεις και Απαντήσεις που Σχετίζονται με το Θέμα:
1. Τί είναι η βαθιά ενίσχυση μάθησης (DLR) και γιατί είναι σημαντική για την ανάπτυξη ευέλικτων ρομπότ;
Η DLR είναι ένας τομέας της μηχανικής μάθησης που συνδυάζει βαθιά μάθηση και αρχές ενίσχυσης του μάθηματος για να επιτρέψει στις μηχανές να μαθαίνουν από το περιβάλλον τους μέσω δοκιμασίας και σφάλματος. Αυτή η προσέγγιση μάθησης είναι σημαντική για ευέλικτα ρομπότ γιατί τους επιτρέπει να αποκτήσουν πολύπλοκες δεξιότητες που απαιτούνται για την πλοήγηση στον φυσικό κόσμο, παρόμοια με αυτό που κάνουν τα ζώα.
2. Ποιοι είναι οι βασικοί προκλητικοί παράγοντες στην ανάπτυξη ευέλικτων ρομπότ με βαθιά μάθηση;
Οι βασικοί προκλητικοί παράγοντες περιλαμβάνουν τη δημιουργία αλγορίθμων που μπορούν να επεξεργάζονται αποτελεσματικά δεδομένων αισθητήρων σε πραγματικό χρόνο, τη διασφάλιση ότι το φυσικό υλικό μπορεί να εκτελεί τις μάθες συμπεριφορές χωρίς βλάβη και τη σχεδίαση περιβαλλόντων εκπαίδευσης που μπορούν να γενικεύσουν στις ποικίλες συνθήκες που συναντώνται στον πραγματικό κόσμο.
3. Υπάρχουν κάποιες αμφισβητήσεις που συνδέονται με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε ρομπότ;
Ναι, υπάρχουν αμφισβητήσεις γύρω από την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε ρομπότ που πηγάζουν από ηθικές ανησυχίες όπως δυνητική απώλεια θέσεων εργασίας, θέματα ιδιωτικότητας και η πιθανότητα κατάχρησης της τεχνητής νοημοσύνης σε αυτόνομα όπλα. Υπάρχει επίσης το θέμα της διασφάλισης ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης λειτουργούν όπως προγραμματίζονται, ιδιαίτερα όταν λειτουργούν σε πολύπλοκα και απρόβλεπτα περιβάλλοντα.
Κύρια Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα:
Πλεονεκτήματα:
– Βελτιωμένες Δυνατότητες: Τα ευέλικτα ρομπότ μπορούν να εκτελούν εργασίες με μεγαλύτερη ταχύτητα, ακρίβεια και προσαρμοστικότητα.
– Αυτοματοποίηση Πολύπλοκων Εργασιών: Έχουν τη δυνατότητα να αναλάβουν πολύπλοκες και επικίνδυνες εργασίες, μειώνοντας τον κίνδυνο για τους ανθρώπους.
– Συνεχής Βελτίωση: Μέσω της DLR, τα ρομπότ μπορούν να μαθαίνουν συνεχώς και να βελτιώνουν τις δεξιότητές τους με τον χρόνο από νέες εμπειρίες.
Μειονεκτήματ
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx