Investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers han desarrollado una nueva forma de IA. el esta mirando
Los robots que operan en un entorno humano debenAdáptate al hecho de que todas las personas son únicas y pueden resolver el mismo problema de diferentes maneras. Por lo tanto, un área importante del desarrollo de robots es aprender a trabajar en colaboración en condiciones dinámicas.
Maximilian Diehl, estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad Tecnológica de Chalmers
Cuando las personas realizan una tarea sencilla, comoservir la mesa, puede abordar este problema de varias maneras diferentes, dependiendo de las condiciones. Si hay una silla frente a nosotros, podemos moverla o caminar. Alternamos el uso de las manos derecha e izquierda, pausamos y realizamos acciones no planificadas.
Pero los robots funcionan de manera diferente:necesitan instrucciones precisas durante todo el trabajo. Este enfoque los hace muy efectivos en entornos donde se puede utilizar la misma plantilla, como las fábricas. Pero para interactuar exitosamente con las personas, como en la atención médica o en el servicio al cliente, los robots necesitan trabajar de manera más flexible.
Se buscan investigadores de la Universidad de ChalmersDescubra si es posible crear una IA que aprenda de información general en lugar de información específica. Para luego poder crear un algoritmo flexible y adaptable para resolver el problema.
Para intentar crear una red neuronal de este tipo, los autorespidió a varias personas que completaran la misma tarea: apilar montones de cubos pequeños doce veces en un entorno virtual. Cada vez que la tarea se realizó de manera diferente. Los movimientos de las personas se rastrearon utilizando un conjunto de sensores láser.
La IA resultante se centró en comprenderintenciones y subobjetivos del trabajo realizado. La red neuronal ha creado bibliotecas compuestas por diferentes acciones para cada una de ellas. Luego, la inteligencia artificial creó una herramienta de planificación, con la que el robot podía generar automáticamente un plan para una tarea determinada, incluso cuando cambiaban las condiciones del entorno.
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