Інженери з Університету Карнегі-Меллона презентували робота ALAN. Цей пристрій використовує ІІ, комп'ютерне
Передові роботизовані системи, доступні вНині здатні до навчання, але їм потрібно, щоб людина поставила завдання або розробила систему «заохочення», яка мотивуватиме дослідження. При створенні ALAN інженери хотіли розробити систему, яка досліджуватиме незнайомий простір самостійно, що рухається лише «цікавістю».
Створений робот оснащений візуальним модулем,який може оцінювати рухи об'єктів у навколишньому просторі. За допомогою готових попередньо навчених детекторів він вибирає область для дослідження, взаємодіє з виявленими предметами та відпрацьовує нові навички.
Тестування роботи робота у незнайомому середовищі. Відео: Carnegie Mellon University
ALAN використовує модель світу, що сформувалася впроцесі навчання, визначення дій, які можна з тим чи іншим предметом, пояснюють учені. Після цього робот тестує свої здогади, постійно розширюючи уявлення про навколишній простір і свої можливості.
Запропоновані раніше підходи до навчання автономних роботів вимагають великої кількості вихідних даних, що ускладнює розвиток технології. Новий робот навчається безперервно без зовнішнього втручання.
Ми показуємо, що ALAN може навчитисяманіпулювати об'єктами за допомогою всього близько 100 траєкторій за 1-2 години на двох різних ігрових кухнях без винагороди. Отже, використання візуальних апріорних даних може значно підвищити ефективність навчання роботів.
Рассел Мендонка, один із розробників робота, у повідомленні для Tech Xplore
Читати далі:
Скарб із 1 000 монетами випадково знайшли на фермі: що на них можна було купити
Названий вітамін, який захищає мозок від недоумства
З'ясувалося, які чоловіки найбільш плідні: їхня сперма на 50% краща, ніж у інших
Зображення на обкладинці: Russell Mendonca, Shikhar Bahl, Deepak Pathak