Исследователи из научно-исследовательской лаборатории армии США и Института робототехники университета Карнеги-Меллон разработали новую методику, чтобы быстро научить роботов новому поведению при минимальном надзоре человека.
Методика позволяет мобильным роботизированным платформам автономно перемещаться в помещениях при выполнении действий, которые человек мог бы ожидать от робота в той или иной ситуации.
Как считают исследователи, чтобы добиться этого, робот должен, используя свой интеллект, научиться воспринимать, мыслить и принимать решения.
«Это исследование фокусируется на том, как ИИ робота может обучаться на нескольких демонстрационных примерах», - говорят исследователи. Например, робота научили перемещаться из разных точек к краю дороги, а также делать это скрытно, используя здания в качестве прикрытия.
По мнению разработчиков, при выполнении различных задач миссии, наиболее подходящее поведение обхода может быть активировано во время работы робота. Это достигается за счет применения обратных задач оптимального управления (или обратного обучения с подкреплением), что представляет собой определенный класс машинного обучения, стремящийся восстановить функцию вознаграждения с учетом известной оптимальной политики. В данном случае человек демонстрирует оптимальную политику при движении робота по траектории, которая наилучшим образом отражает изучаемое поведение.
В конечном счете, это исследование имеет большое значение для боевых действий, где солдаты смогут полагаться на роботов с большей уверенностью, чтобы они помогали им в выполнении военных миссий. Возможность для следующего поколения боевых машин самостоятельно маневрировать на поле боя будет включать новые мощные тактики при исключении риска для солдат.
Комментарии
(0) Добавить комментарий