Lidia Perskaשינוי מחדש של נוף הרובוטיקה
הרובוטים היו בפני עידן של כלים טכנולוגיים מהמגב הולכים ומחדשים תחומים שונים של חיי האדם. מרכיבי העזרה האוטונומים המעניקים עזרה במשימות היומיומיות לרכבים אוטונומיים המהפכים את תחבורת הסחורות, הרובוטיקה מניעה חדשנות משמעותית בעולם היום.
עקרונות מרכזיים המעצבים את הרובוטיקה
מסגרת בינתחומית יציבה: רובוטיקה מאגדת מגוון רחב של תחומים התורמים לפיתוח של מערכות מסוגלות ללמידה רציפה, כיווניות, ושיפור. הגישה הבינחומית הזו חיונית ליצירת רובוטים אינטליגנטיים אשר יכולים להתנהל בצורה חלקה עם הסביבה שלהם.
10 עקרונות בסיסיים ברובוטיקה
אלגוריתמי למידה חישובית: אלגוריתמים אלה שומשים כיסוד ברובוטיקה, אשר בעלי המערכות יכולות ללמוד ולשפר באופן אוטונומי. הם נמצאים בטווח הלמידה עם נתונים מסומנים ועד ללמידה בשכרות על בסיס גמילות וענישות.
רשתות עצביות מלאכותיות: ממשיכים עיקרם מהמוח האנושי, רשתות עצביות מלאכותיות כוללות שכבות של נוירונים מלאכותיים המעבדים מידע. אלה הרשתות חיוניות למודלים מורכבים כגון רשתות עמוקות המקדמות לקדמות בתחום הרובוטיקה.
יישומי רובוטיקה מתקדמים
קבלת החלטות דרך למידת שיפור: טכניקה זו כוללת סוכן התומך בהחלטות רציפות דרך ייצוקים עם הסביבה, ברמת שקיפות או ענישות. הלמידה בעמל משמשת תפקיד מפתח ברובוטיקה, במיוחד במשחקים ברובוטים ובאופטימיזציה של תהליכים.
אלגוריתמים אבולוציונריים: מושפעים מבחירה טבעית, אלגוריתמים אבולוציונריים משערים פתרונות לבעיות מורכבות על ידי התפתחות של אוכף של פתרונות מועמדים. הם משתמשים בפעולות כגון מוטציה, הקרוס והבחירה כדי לאופטימז קריטריונים ספציפיים.
חברות ביצועי יצירתיים
רשתות אפליקטיביות יצירתיות (CAN): מורכבות משני רשתות עצביות תחרותיות – מנופצ ומפקח – CANs גורמות לנתונים נועדים במיוחד. המציאות הזו מוצאת יישומים רחבים ביצירת תמונות, סרטים וצורות אמיתיים נוספות, מורמת את גבולות הרובוטיקה.
משיכת למידת העבר: העברת למידה כוללת כתיבת דגם מבוסס על משימה אחת לעוד אחת קשורה, מיוחדת, משמעותית בפרט כאשר הנתונים למשימה החדשה הם מוגבלים. הגישה הזו מניעה ידע קודם כדי לשפר ביצועים ביישומי רובוטיקה שונים.
הבנת שקיפות וברורות ברובוטיקה
הבטיחות ברגע בה הרובוטיקה משחקת תפקיד יותר חשוב בתהליכי קבלת החלטה, ההבנה של דג מבחינת המודל נהיגה חיונית. טכניקות וכלים להסברות…
