Google’i DeepMind-i teadlased on välja töötanud õppemeetodi, mis oluliselt parandab minirobotite motoorseid oskusi – läbimurre, mis võib lõpuks treenida inimesi abistavaid humanoidroboteid. Sügav tugevdatud õppimine (DLR), selle edusammu nurgakivi, põhineb aastatepikkusel tehisintellekti ja robootika arengul, püüdes jäljendada loomade ja inimeste näidatud osavust ja mõistmist füüsilises maailmas navigeerimisel.
Intelligentrobotid teravdavad oma jalgpalli oskusi
Näidates oma töö vilju, demonstreerisid DeepMind’i teadlased roboteid osalemast jalgpallimatšides. Neljajalgsed robotid näitasid juba muljetavaldavaid pallikäsitlemisoskusi, kuid nende kaheljalalised kolleegid jäid koordineerimisel maha põhioskuste puudumise tõttu stabiilsuse ja olemasolevate riistvarapiirangute tõttu.
Innovatiivne õppimisstrateegiate sulandamine
Katse hõlmas odavate väikeste robotite õpetamist mängima jalgpalli, sealhulgas üks-ühele matše. Nii simuleeritud kui ka füüsiliste maailmakatsete edukad tulemused avaldati ajakirjas Science Robotics. Neid roboteid õpetati iseend maast üles tõukama ja skoorima treenimata vastaste vastu, kiirelt omandades mitmeid keerulisi manöövreid nagu õige liikumine, pööramine, löömine ja pallikontroll.
Robotite reageerimisvõime: uus piir
Lisaks näitasid robotid võimet kaitsta lööke ja ette aimata palli liikumist. Nende oskuste käsitsi arendamine oleks ebapraktiline, kuna see nõuaks, et robot kohaneb pidevalt muutuvate stsenaariumidega. Siiski kanti simuleeritud keskkonnas õpitud liikumisstrateegiad sujuvalt üle reaalmaailma robotitele.
Inimrobotid: jõustamine
Katsetes esinesid koolitatud robotid oluliselt paremini – astudes kõndima 181% kiiremini, pöördudes 302% kiiremini, löödes 34% võimsamalt ja taastudes kukkumistest 63% kiiremini – võrreldes põhioskuste teadmistel töötavate kolleegidega. See tehnika avab potentsiaali õpetada humanoidrobotitele dünaamilistes keskkondades turvaliselt ja oskuslikult liikuma, suunates meid lähemale tulevikule, kus robotid võiksid olla meie igapäevased abilised.
Põhiküsimused ja vastused seotud teemal:
1. Mis on sügav tugevdatud õppimine (DLR) ja miks see on oluline agiilsete robotite arengu jaoks?
DLR on masinõppe valdkond, mis ühendab süvaõppe ja tugevdatud õppimise põhimõtteid, võimaldades masinatel keskkonnast õppida katsetamise kaudu. See õppemeetod on oluline agiilsete robotite jaoks, kuna see võimaldab neil omandada keerulisi oskusi, mis on vajalikud füüsilise maailma läbimiseks, sarnaselt elusorganismidega.
2. Mis on peamised väljakutsed agiilsete robotite arendamisel süvaõppega?
Peamised väljakutsed hõlmavad algoritmide loomist, mis suudavad reaalajas tõhusalt töödelda andureid, tagada, et füüsiline riistvara suudaks õpitud käitumusi ilma tõrgeteta täide viia, ning luua koolituskeskkondi, mis suudaksid üldistada erinevaid reaalses maailmas kogetavaid tingimusi.
3. Kas on seotud mingeid vaidlusi AI kasutamisega robotites?
Jah, AI integreerimise ümber robotitesse on vaidlusi, mis tulenevad eetilistest muredest, nagu võimalik tööhõive asendamine, privaatsusküsimused ja AI võimalik kasutamine autonoomsetes relvades. On ka küsimus sellest, kuidas tagada, et AI süsteemid käituksid soovitult, eriti keerulistes ja ettearvamatutes keskkondades.
Põhieelised ja puudused:
Eelised:
– Parandatud võimekus: Agiilsed robotid saavad ülesandeid täita suurema kiiruse, täpsuse ja kohanemisvõimega.
– Komplekssete ülesannete automatiseerimine: Neil on potentsiaal võtta üle keerulised ja ohtlikud ülesanded, vähendades inimeste riske.
– Pidev parendamine: Läbi DLR saavad robotid pidevalt õppida ja täiustada oma oskusi uute kogemuste kaudu.
Puudused:
– Kulu: Arenenud robotisüsteemide arendamine ja hooldamine võib olla kallis.
– Töökohtade asendamine: Robotite kasutamine ülesannete jaoks, mida ajalooliselt on täitnud inimesed, võib teatavates sektorites kaasa tuua töökohtade kaotuse.
– Sõltuvus: Liigne sõltumine robotitest võib viia oluliste oskuste kadumiseni inimeste tööjõus.
– Ohutus- ja eetilised mured: Agiilsed robotid peavad olema projekteeritud tugevate ohutuskontrollidega, et vältida inimestele kahju tekitamist, ja on eetilisi muresid nende kasutamise ja nende autonoomia ulatuse osas.
Olulised faktid, mida artiklis ei mainita, kuid mis on olulised, hõlmavad:
– Robotics riistvara tootmise ja kõrvaldamise keskkonnamõju potentsiaali.
– Turvalisusega seotud küsimused, nagu vajadus kaitsta roboteid häkkimise ja väärkasutamise eest.
– AI ja robootika mõjud tervishoiuvaldkonnas, kus on suur huvi kasutada roboteid operatsioonide ja patsiendihoolduse ülesannete jaoks.
– Jätkuv areng seadusandluse ja juhtimisraamistike valdkonnas, et tagada AI tehnoloogiate ohutu ja eetiline kasutuselevõtt.
Seotud lingid:
– Google (DeepMind’i emaettevõte)
– DeepMind (Google’i tehisintellekti uurimisdivisjon)
– Science Robotics (ajakiri, kus uuring avaldati)
The source of the article is from the blog yanoticias.es