カーネギーメロン大学のエンジニアが ALAN ロボットを発表しました。このデバイスはAI、コンピューターを使用しています
で利用可能な高度なロボットシステム現在、学習はできますが、研究を動機づけるタスクを設定したり、「報酬」システムを開発したりする人が必要です。 ALAN を作成するとき、エンジニアは、「好奇心」だけで動かされて、なじみのない空間を自分で探索するシステムを開発したいと考えていました。
作成したロボットにはビジュアルモジュールが搭載されており、周囲の空間内の物体の動きを推定することができます。既製の事前トレーニング済みの検出器を使用して、探索するエリアを選択し、検出されたオブジェクトと対話し、新しいスキルを練習します。
慣れない環境でロボットの動作をテストする。ビデオ: カーネギーメロン大学
ALANは、で形成された世界のモデルを使用します学習プロセスは、特定の主題で実行できるアクションを決定するためのものであると科学者は説明しています。その後、ロボットは推測をテストし、周囲の空間とその能力についての理解を絶えず広げます。
自律型ロボットを訓練するために以前に提案されたアプローチは、大量の初期データを必要とするため、技術の開発が困難になります。新しいロボットは、外部からの介入なしで継続的に学習します。
ALANが学習できることを示します報酬なしで、2 つの異なるゲーム キッチンで 1 ～ 2 時間で約 100 の軌跡でオブジェクトを操作します。したがって、視覚的な事前データを使用すると、ロボットのトレーニングの効率を大幅に向上させることができます。
ロボットの開発者の 1 人である Russell Mendonka 氏の Tech Xplore へのメッセージ
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表紙画像：ラッセル・メンドンカ、シカール・バール、ディーパック・パタック