Facebook halihazırda mevcut olan bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme sistemlerini kullanacak
Robotun tamamen özerk olması planlanmaktadır.ve kendi kendine öğrenme - sistemler doğrudan ham verilerden öğrenmelidir. Bu, cihazın yeni zorluklara daha hızlı adapte olmasına ve koşulları değiştireceğine inanıyor. Yapay zekanın temeli, robotların deneme yanılma yoluyla bağımsız olarak öğrenmelerini sağlayacak olan RL modeline dayalı öğrenme olacaktır.
Robotun yardımsız yürümesini öğretmek istiyoruz. Hareket, robotikte çok zor bir iştir ve bu bizim açımızdan çok heyecan verici kılar.
Facebook Araştırma Geliştiricisi Roberto Calandra
Robotun Facebook'tan ayırt edici bir özelliğicihazın hareketi için algoritmalar uygulanmayacak olmasıdır. Başlangıçta, yavaş yavaş öğrenme algoritmasını kullanarak yürüyemiyor, hareketleri için zaten aktif hale getirilmiş olan kontrolörleri ile etkileşime girmeye başlıyor. Bir robot ne kadar tecrübe ederse, o kadar iyi çalışır.
Bu durumda, robot sadeceuzayda konumunuzu ve yönünüzü belirleyin, ancak dengeyi koruyun ve diz gibi karmaşık mekanizmaların doğru çalışması için sensörlerin dürtülerini birbirine bağlayın.
Bilgisayar görüşü için Facebook'tan robotlarvideoların popülerliğini tahmin etmek için geliştirilen algoritmalardan birini kullanın. Bir sinir ağı, büyük miktardaki malzemenin analizini hızlandırmak için birkaç saniyelik videoyu analiz edebilir ve izlemeden bile daha fazla kareyi tahmin edebilir.
Facebook Research denemesinin bir parçası olarakilk aleti piyasaya sürdü - bir joystick ile çalışabilen, 20 yönlü bir küpü yuvarlayabilen ve bir saniye veya daha sonra düşen sonuçları doğru şekilde anlayabilen bir manipülatör.
Facebook'a göre görsel ve dokunsal bilgi kaynaklarını birleştirmek, öğrenme yöntemlerini ve gelecekteki kendi kendine öğrenme platformlarının işlevselliğini artırabilir.
Geliştiricilere göre artık benzerprojelerde yalnızca bir tür (en fazla iki) bilgi kullanılırken, robotik cihazların tam olarak çalışabilmesi için bilgiyi farklı duyularla algılaması gerekir.