Разное

Рейтинг:  0 / 5

Звезда не активнаЗвезда не активнаЗвезда не активнаЗвезда не активнаЗвезда не активна
 
Могут ли роботы учиться?

Обучение роботов – область исследований на стыке машинного обучения и робототехники.

Оно изучает методики, позволяющие роботу овладевать новыми умениями или адаптироваться к своей среде посредством обучающих алгоритмов. Интеграция робота, заключенного в физическую оболочку, в то же время сопровождается определенными трудностями (к примеру, большой размерностью, ограничениями накопления данных и обучения в реальном времени) и возможностями направления обучающих процессов (к примеру, чувственно-моторная синергия, простота моторов).

Примерами умений, планируемых обучающими алгоритмами, могут быть такие чувственно-моторные умения, как движение, хватание, активное распределение объектов по категориям, интерактивные навыки, как, например, суставная манипуляция с объектами на уровне, сопоставимом с человеческим, а также – лингвистические умения, как, например, основное и ситуативное понимание человеческого понимания. Обучение может происходить либо за счет независимого самостоятельного исследования, либо посредством руководства со стороны учителя-человека. С помощью последнего способа происходит обучение робота посредством имитации.

Обучение роботов может быть тесно связано с адаптивным управлением, обучением с подкреплением, а также – робототехникой развития, которые рассматривают проблему автономного пожизненного приобретения суммы навыков или умений. Хоть машинное обучение часто используется алгоритмами компьютерного зрения, работающего в контексте робототехники, эти отрасли часто не связаны с «обучением роботов».

Проекты.

Майя Кекмэк, доцент компьютерных наук и инженерии в Вашингтонском университете, пытается создать робота, обучающегося посредством имитации – метода, прозванного «программированием через демонстрацию». Исследователь показывает ему метод очистки оптической системы, после чего он вводит в употребление очищающие движения из демонстрации человека, а также – определяет «состояние загрязненности» перед очисткой и после нее.

Так же, как и промышленный робот Бакстер, он может обучиться делать что-то при помощи хватания, показывая ему нужные движения. Также может использоваться глубинное обучение для самостоятельного обучения захвату неизвестного предмета.

Распределение полученных навыков и знаний.

В «Испытании на миллион объектов» для Телекса целью служили роботы, которые сейчас научились узнавать и управлять простыми элементами данных и загружать свои данные в облака, чтобы позволить другим роботам анализировать и использовать информацию.

«RoboBrain» - движок базы знаний для роботов, к которому может свободно получить доступ любое устройство, желающее выполнить задание. База данных собирает новую информацию о заданиях, пока роботы выполняют их, через Интернет, интерпретируя текст на естественном языке, изображения и видео, а также – распознавая объекты и взаимодействия. Проект курирует Ашутош Саксена из Стэнфордского университета.

«RoboEarth» - проект, описываемый, как «Всемирная паутина для роботов». Представляет собой сеть и хранилище базы данных, где роботы могут делиться информацией и учиться друг у друга и у облака для аутсорсинга заданий, требующих серьезных вычислений. Проект объединил исследователей из пяти ведущих университетов Германии, Голландии и Испании, и поддерживается Европейским Союзом.

«Google Research», «DeepMind» и «Google X» решили дать добро на то, чтобы их роботы делились своими знаниями.

 

joomline.net

Добавить комментарий

За некорректные комментарии доступ к сайту будет закрыт


Защитный код
Обновить

ХОТИТЕ ЗНАТЬ НЕМНОГО БОЛЬШЕ ЧЕМ ДРУГИЕ?

Раз в неделю мы отправляем дайджест с самыми популярными статьями.
Спасибо, я уже подписан

Мавик про

Телефоны и аксессуары

О портале

Наш портал рад представить Вашему вниманию необычный взгляд о мире роботов и робототехники.

Ищите полезные для себя новости и материалы, участвуйте в опросах и конкурсах. Приятного полета!

Наши партнеры

©2018 RusRobotiks. Все права защищены.