Questo incredibile robot può imparare dagli umani semplicemente guardandoli

$config[ads_kvadrat] not found

Il Robot in grado di correre (e raggiungerti :D)

Il Robot in grado di correre (e raggiungerti :D)
Anonim

Se gli assistenti robotici stanno per un giorno alleggerirti delle tue responsabilità domestiche, dovranno prima non solo avere le mani, ma dovranno anche essere in grado di imparare cosa fare con loro.

Fortunatamente, un team di ricercatori dell'Università della California, Berkeley, è già sul caso, assicurandosi che i robot del futuro siano abili nell'interpretare le informazioni visive e tradurle in attività dettagliate che può completare da solo.

Questo nuovo sistema di smistamento è stato creato dai coautori Tianhe Yu e Chelsea Finn, che insieme hanno pubblicato i risultati del loro esperimento a luglio. Nel documento, spiegano come sono stati in grado di addestrare un robot disponibile in commercio, denominato PR2, per posizionare oggetti domestici in contenitori con codice colore osservandoli farlo prima. Lo hanno fatto alimentando un filmato della rete neurale di Yu che metteva una pesca in una ciotola e dopo quella dimostrazione iniziale, spingendo PR2 a imitare quelle azioni.

Questo è # 20 sulla lista di Inverse dei 20 modi A.I. Divenne più umano nel 2018.

Si tratta di un enorme passo avanti verso non solo i maggiordomi robot, ma anche la costruzione di scopi generali, la pulizia e potenzialmente anche i robot che giocano a sport. La chiave per l'innovazione è che invece di dover programmare appositamente i robot per ogni singola attività, i proprietari potrebbero in teoria solo mostrare loro cosa fare da soli. È la differenza tra un Alexa futuristico che sa come piegare il bucato e un robot che sa come tu come il tuo bucato piegato.

Abilitare i robot a ricreare le azioni svolte da un umano non è stato facile, e la ricerca precedente richiedeva generalmente che un robot venisse addestrato da un altro robot. Le membra umane semplicemente non si muovono come fanno i bracci robotici, il che rende difficile per A.I. per tracciare e imitare i movimenti che usiamo per la nostra vita quotidiana.

Yu e Finn hanno capito come superare questo ostacolo semplicemente concentrandosi su PR2 dove l'oggetto doveva andare, invece di Come aveva bisogno di spostarlo. In tal modo hanno aiutato ad aprire la porta che non solo può pulire, ma chi può essere facilmente insegnato da non specialisti.

$config[ads_kvadrat] not found