I ricercatori della Chalmers University of Technology hanno sviluppato una nuova forma di intelligenza artificiale. Sta guardando
I robot che operano in un ambiente umano devonoadattarsi al fatto che tutte le persone sono uniche e possono risolvere lo stesso problema in modi diversi. Pertanto, un’area importante dello sviluppo dei robot è imparare a lavorare in modo collaborativo in condizioni dinamiche.
Maximilian Diehl, dottorando presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Chalmers University of Technology
Quando le persone svolgono un compito semplice, comeservire il tavolo, puoi affrontare questo problema in diversi modi, a seconda delle condizioni. Se c'è una sedia davanti a noi, possiamo spostarla o camminare. Alterniamo l'uso della mano destra e della mano sinistra, ci fermiamo ed eseguiamo azioni non pianificate.
Ma i robot funzionano diversamente:hanno bisogno di istruzioni precise durante tutto il lavoro. Questo approccio li rende molto efficaci negli ambienti in cui è possibile utilizzare lo stesso modello, come le fabbriche. Ma per interagire con successo con le persone, ad esempio nel settore sanitario o nel servizio clienti, i robot devono lavorare in modo più flessibile.
Lo volevano i ricercatori della Chalmers Universityscoprire se è possibile creare un’intelligenza artificiale che apprende da informazioni generali piuttosto che specifiche. In modo che possa poi creare un algoritmo flessibile e adattabile per risolvere il problema.
Per provare a creare una tale rete neurale, gli autoriha chiesto a più persone di completare lo stesso compito: impilare pile di piccoli cubi dodici volte in un ambiente virtuale. Ogni volta l'attività veniva eseguita in modo diverso. I movimenti delle persone sono stati monitorati utilizzando una serie di sensori laser.
L'IA risultante si è concentrata sulla comprensioneintenzioni e sotto-obiettivi del lavoro svolto. La rete neurale ha creato librerie costituite da diverse azioni per ciascuna di esse. Quindi l'intelligenza artificiale ha creato uno strumento di pianificazione, con il quale il robot è stato in grado di generare automaticamente un piano per un determinato compito, anche quando le condizioni circostanti cambiavano.
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