Ученым из Калифорнийского университета в Беркли удалось создать робота, способного поднимать предметы необычной формы – удивительно, что автомат обучился этому с помощью работы с виртуальными объектами.
Робот изучил данные о виде и физических свойствах более тысячи 3D-моделей – он сканирует предметы с помощью 3D-сенсора и быстро определяет самый эффективный способ, чтобы их поднять.
В ходе испытаний робот показал результаты гораздо лучше альтернативных систем – в 98-99% случаях ему удалось поднять предмет и потрясти его, не уронив.
В работе демонстрируется новый подход к обучению роботов в сочетании с доступом к облачным хранилищам – такой метод сможет улучшить автоматизированные системы в промышленных условиях и даже в таких сферах, как медицина и работа по дому. Многие исследователи работают над обучением роботов методом проб и ошибок, но это длительный процесс. Новый робот учится без практики и при этом по результатам существенно превосходит другие системы. Обработать весь объем информации об объектах система способна за сутки, в то время как за счет практического обучения такой процесс займет несколько месяцев.
Новые технологии алгоритмов и машинного обучения постепенно создают технологическую базу для нового поколения роботов, которые смогут выполнять гораздо больше повседневных задач. Более ловкие роботы могут позволить также сократить издержки на производстве – такие компании как Amazon уже используют роботов на складах, но пока только для перемещения товаров.
На данном этапе роботам не доверяют поднятие предметов, поскольку они не способны эффективно обращаться с незнакомыми объектами. Надежность новой разработки позволяет говорить о возможном успешном выходе на рынок. Кроме того, физическая эффективность робота может положительно повлиять на развитие искусственного интеллекта – так же, как это случилось с мозгом человека.
Комментарии
(0) Добавить комментарий