Postęp w robotyce AI: Nauczanie robotów za pomocą sieci neuronowych opartych na wizji
W fascynującym nowym osiągnięciu firma robotyki AI 1X opublikowała wideo prezentujące swoje roboty humanoidalne, znane jako roboty EVE, wykonujące różne zadania. Wideo pokazuje, jak roboty autonomicznie sortują przedmioty, dostarczają paczki, a nawet sprzątają zabawki dziecka. To, co wyróżnia te roboty, to ich zdolność do uczenia się i wykonywania zadań po prostu poprzez obserwację materiału wideo.
1X wierzy w dostarczanie firmom zasobów siły roboczej za pomocą swoich androidów. Aby szkolić te roboty, firma wykorzystała sieć neuronową, czyli zbiór modeli uczenia maszynowego AI zaprojektowanych do imitowania struktury ludzkiego mózgu. Poprzez replikowanie architektury ludzkiego mózgu sieć neuronowa umożliwia robotom uczenie się na podstawie danych i stosowanie tej wiedzy w nowych sytuacjach.
Sieć neuronowa oparta na wizji steruje wszystkimi zachowaniami robotów pokazanymi na wideo. Zbiera i analizuje obrazy z maszyn, a następnie wysyła polecenia do kontrolowania ich ruchów i działań. Kluczowym osiągnięciem jest to, że firma była w stanie szkolić roboty do zdobywania nowych umiejętności w ciągu kilku minut zbierania danych i szkolenia, używając tylko karty graficznej klasy desktopowej. Jest to istotne, ponieważ tradycyjnie szkolenie modelu AI wymagałoby znacznej mocy obliczeniowej.
1X początkowo szkolił modele uczenia maszynowego za pomocą danych zebranych z 30 robotów EVE. Następnie naukowcy dostosowali model i dostosowali zachowania fizyczne, aby zwiększyć wydajność robotów w określonych zadaniach. Ostatecznym celem jest dostarczenie firmom niezawodnego źródła siły roboczej poprzez te autonomiczne roboty.
Inna firma robotyki AI, Figure, także dokonała postępów w nauczaniu robotów poprzez uczenie oparte na wizji. Ich robot humanoidalny Figure 01 reportedly jest w stanie wykonywać zadania, takie jak parzenie kawy, po obejrzeniu 10 godzin materiału wideo. To dodatkowo podkreśla potencjał sieci neuronowych opartych na wizji w rozwijaniu możliwości robotów AI.
W miarę jak dziedzina robotyki AI nadal ewoluuje, te osiągnięcia pokazują moc sieci neuronowych opartych na wizji w umożliwianiu robotom uczenia się i wykonywania zadań autonomicznie. Dalsze postępy mogą doprowadzić do rewolucji w tym, w jaki sposób roboty wspomagają różne branże, rewolucjonizując przyszłość pracy.
The source of the article is from the blog macholevante.com