Ingenjörer från Carnegie Mellon University har presenterat ALA-roboten.AI, Datavetenskap
Avancerade robotsystem tillgängliga iför närvarande är kapabla att lära sig, men de behöver en person för att ställa en uppgift eller utveckla ett "belöningssystem" som kommer att motivera forskning. När ingenjörerna skapade ALAN ville ingenjörerna utveckla ett system som skulle utforska obekanta utrymmen på egen hand, endast driven av "nyfikenhet".
Den skapade roboten är utrustad med en visuell modul,som kan uppskatta rörelserna av föremål i det omgivande rummet. Med hjälp av färdiga, förtränade detektorer väljer han ett område att utforska, interagerar med upptäckta föremål och övar på nya färdigheter.
Testa robotens funktion i en obekant miljö. Video: Carnegie Mellon University
ALAN använder modellen av världen som bildades iinlärningsprocess, för att bestämma de åtgärder som kan utföras med ett visst ämne, förklarar forskare. Efter det testar roboten sina gissningar och utökar ständigt sin förståelse för det omgivande utrymmet och dess kapacitet.
De tidigare föreslagna metoderna för att träna autonoma robotar kräver en stor mängd initial data, vilket gör det svårt att utveckla tekniken. Den nya roboten lär sig kontinuerligt utan yttre ingrepp.
Vi visar att ALAN kan lära sigmanipulera föremål med endast cirka 100 banor på 1-2 timmar i två olika spelkök utan någon belöning. Därför kan användningen av visuella a priori-data avsevärt förbättra effektiviteten av robotträning.
Russell Mendonka, en av utvecklarna av roboten, i ett meddelande till Tech Xplore
Läs mer:
En skatt med 1 000 mynt hittades av misstag på en gård: vad kunde de köpa
Döpt till ett vitamin som skyddar hjärnan från demens
Det visade sig vilka män som är mest fertila: deras spermier är 50 % bättre än resten
Omslagsbild: Russell Mendonca, Shikhar Bahl, Deepak Pathak