Carnegie Mellon University의 엔지니어들이 ALAN 로봇을 선보였습니다. 이 장치는 AI, 컴퓨터를 사용합니다.
에서 사용할 수 있는 고급 로봇 시스템현재 학습 능력이 있지만 과제를 설정하거나 연구에 동기를 부여할 "보상" 시스템을 개발할 사람이 필요합니다. ALAN을 만들 때 엔지니어들은 "호기심"만으로 낯선 공간을 스스로 탐색하는 시스템을 개발하기를 원했습니다.
제작된 로봇에는 비주얼 모듈이 탑재되어 있으며,주변 공간에 있는 물체의 움직임을 추정할 수 있습니다. 그는 사전 훈련된 감지기를 사용하여 탐색할 영역을 선택하고 감지된 물체와 상호 작용하며 새로운 기술을 연습합니다.
낯선 환경에서 로봇의 작동을 테스트합니다. 비디오: 카네기 멜론 대학교
ALAN은 다음에 형성된 세계의 모델을 사용합니다.학습 과정, 특정 주제로 수행할 수 있는 작업을 결정하기 위해 과학자들은 설명합니다. 그 후 로봇은 추측을 테스트하여 주변 공간에 대한 이해와 능력을 지속적으로 확장합니다.
기존에 제안된 자율 로봇 훈련 방식은 많은 양의 초기 데이터가 필요해 기술 개발이 어렵다. 새로운 로봇은 외부 개입 없이 지속적으로 학습합니다.
우리는 ALAN이 배울 수 있음을 보여줍니다보상 없이 2개의 서로 다른 게임 키친에서 1-2시간 동안 약 100개의 궤적을 가진 물체를 조작합니다. 따라서 시각적 선험적 데이터를 사용하면 로봇 훈련의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Tech Xplore에 보낸 메시지에서 로봇 개발자 중 한 명인 Russell Mendonka
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표지 이미지: Russell Mendonca, Shikhar Bahl, Deepak Pathak