Главная » Железо » Учёные показывают прогресс в самостоятельном обучении роботов

Учёные показывают прогресс в самостоятельном обучении роботов

Программа L2M должна была привести к появлению самообучающихся платформ, которые могли бы сами без предварительного программирования или обучения подстраиваться под новую обстановку. Неполных два года назад агентство DARPA запустило программу Lifelong Learning Machines (L2M) для создания непрерывно обучающихся роботизированных систем с элементами искусственного интеллекта. Проще говоря, роботы должны были учиться на своих ошибках, а не обучаться с помощью прокачки наборов шаблонных данных в лабораторных условиях.

USC/Matthew Lin

USC/Matthew Lin

Как раз на днях одна из групп из Университета Южной Калифорнии показала убедительный прогресс в создании самообучающихся роботизированных платформ, о чём сообщила на страницах мартовского номера издания Nature Machine Intelligence. В программе L2M принимают участие 30 научно-исследовательских групп с разным объёмом финансирования.

Валеро-Куэвас (Francisco J. Группу исследователей из университета возглавляет профессор биомедицинской инженерии, биокинезиологии и физиотерапии Франциско Дж. На основе разработанного группой алгоритма, за основу которого взяты определённые механизмы функционирования живых организмов, была создана последовательность действий искусственного интеллекта по обучению робота движениям на четырёх конечностях. Valero-Cuevas). Сообщается, что искусственные конечности в виде имитации сухожилий, мышц и костей смогли научиться ходить в течение пяти минут после запуска алгоритма.

Принцип строения роботизированной конечности в эксперименте учёных (https://www.nature.com)

Принцип строения роботизированной конечности в эксперименте учёных (https://www.nature.com)

В дальнейшем созданная методика пожизненного обучения роботов без предварительного ML-обучения массивами данных может быть адаптирована для вооружения автопилотами гражданских автомобилей и для военных роботизированных транспортных средств. После первого запуска процесс был бессистемным и хаотичным, но затем ИИ стал быстро приспосабливаться к реалиям и без предварительного программирования на ходьбу успешно пошёл. Главное, чтобы алгоритм не воспринял человека как одно из препятствий в развитии и не научился бы чему-нибудь плохому. Впрочем, у данной технологии намного больше перспектив и сфер использования.


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

Экран Halo FullView. Больше энергии: Vivo представляет Vivo Y91С

Модель Vivo Y91C с модным каплеобразным вырезом, берзамочным экраном и мощным аккумулятором продается по цене 8990 рублей.  В марте компания Vivo представила на российском рынке один из лучших смартфонов в ценовой категории до 10 000 рублей. Давайте рассмотрим какие преимущества ...

Qualcomm закрывает проект с китайцами по созданию серверных процессоров на ARM

На этот раз сильно не повезло китайской компании. Идея перевода серверных вычислительных платформ на архитектуру ARM получила новый удар. Точнее, совместному предприятию между американской компанией Qualcomm и китайской Huaxintong Semiconductor (HXT). www.technewstoday.com Компании Qualcomm в СП Guizhou Huaxintong Semi-Conductor Technology ...