Facebook zal computervisie en natuurlijke taalverwerkingssystemen gebruiken die al beschikbaar zijn
De robot is gepland om volledig autonoom te zijn.en zelflerend - systemen moeten direct leren van de onbewerkte gegevens. Hierdoor kan het apparaat zich sneller aanpassen aan nieuwe uitdagingen en omstandigheden veranderen, meent het bedrijf. De basis van kunstmatige intelligentie zal worden gebaseerd op het RL-model, waardoor robots zelfstandig kunnen leren met vallen en opstaan.
We willen de robot leren zonder hulp te lopen. Beweging is een zeer moeilijke taak in robotica, en dit maakt het erg spannend, vanuit ons oogpunt.
Facebook Research Developer Roberto Calandra
Een onderscheidend kenmerk van de robot van Facebookis dat het apparaat geen algoritmen voor zijn verplaatsing zal worden geïmplementeerd. In eerste instantie kan hij niet lopen, maar geleidelijk aan met behulp van het leeralgoritme begint hij te communiceren met zijn controllers, die al kunnen worden geactiveerd voor beweging. Hoe meer ervaring een robot krijgt, hoe beter het werkt.
In dit geval moet de robot niet alleenBepaal je locatie en oriëntatie in de ruimte, maar houd ook de balans en verbind de impulsen van de sensoren met elkaar voor de juiste werking van complexe mechanismen, zoals de knie.
Robots van Facebook voor computervisiegebruik een van de algoritmen die zijn ontwikkeld om de populariteit van video's te voorspellen. Een neuraal netwerk kan meerdere seconden video analyseren en verdere frames voorspellen, zelfs zonder te kijken, om de analyse van een enorme hoeveelheid materiaal te versnellen.
Als onderdeel van het Facebook Research-experimentintroduceerde het eerste apparaat - een manipulator die met een joystick kan werken, een kubus met 20 facetten rolt en de resultaten die in de ene seconde of een seconde vielen goed begrepen.
Het combineren van visuele en tactiele informatiebronnen kan de leermethoden en functionaliteit van toekomstige zelflerende platforms verbeteren, aldus Facebook.
Volgens de ontwikkelaars nu vergelijkbaarprojecten gebruiken slechts één type (maximaal twee) informatie, terwijl robotapparaten, om volledig te kunnen functioneren, informatie vanuit verschillende zintuigen moeten waarnemen.