Robot oparty na sztucznej inteligencji nauczył się chodzić nawet z uszkodzoną nogą

Naukowcy wyjaśnili, że aby urządzenie mogło dostosować się do nowych okoliczności, jego „mózg”

trzeba trenować w określony sposób. Sztuczna inteligencja (AI) często opiera się na sieciach neuronowych – algorytmach inspirowanych ludzkim mózgiem. Jednak w przeciwieństwie do naszych narządów, mózgi AI zazwyczaj nie uczą się nowych działań po zakończeniu treningu.

Dlatego w nowym badaniu naukowcywprowadził do sieci reguły Hebbiana – formuły matematyczne, które pozwalają AI kontynuować naukę. Zamiast wartości, które dyktują, w jaki sposób aktywność będzie rozprzestrzeniać się z jednego symulowanego neuronu na drugi, wartości te zmieniają się w zależności od doświadczenia.

Nowa inteligentna koszulka rejestruje aktywność sportowców podczas treningu

Aby sprawdzić, jak działa ich metoda, polecenieczęściowo usunął lewą przednią nogę robota, zmuszając ją do zrekompensowania obrażeń w ruchu. Urządzenie było w stanie pokonać siedmiokrotnie większą odległość niż konwencjonalny robot. Naukowcy poinformowali o tym na konferencji poświęconej systemom przetwarzania informacji neuronowych. Takie szkolenie może ulepszyć algorytmy rozpoznawania obrazu, tłumaczenia językowego lub prowadzenia pojazdu.

Wcześniej naukowcy z MIT stworzyli algorytm,kto może zdefiniować cele i plany, nawet jeśli mogą się one nie powieść. Ten rodzaj eksploracji usprawni technologię wspomagającą, roboty współpracujące lub pielęgnujące oraz asystentów cyfrowych, takich jak Siri i Alexa.

Czytaj więcej:

Zobacz najpiękniejsze zdjęcia Hubble'a. Co teleskop widział przez 30 lat?

Badania: Uprawy w Czarnobylu są nadal skażone promieniowaniem

Naukowcy wykonują pierwsze wysokiej jakości zdjęcia cierni koronawirusa