Скачать для фотошопа и для создания сайта Четверг, 25.07.2024, 09:12
Приветствую Вас Гость | RSS
[ Обновленные темы · Новые сообщения · Участники · Правила форума · Поиск · RSS ]
  • Страница 1 из 1
  • 1
Японские исследователи используют искусственный интеллект с
MarcoДата: Пятница, 29.12.2023, 12:34 | Сообщение # 1
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 1691
Offline
Японские исследователи используют искусственный интеллект с глубоким обучением для перемещения роботов-коряг





Вы когда-нибудь делали скульптуры из найденных предметов, таких как плавник? Исследователи из Токийского университета взяли на вооружение ту же идею и применили ее к роботам. При этом они придумали способ брать обычные природные объекты, такие как куски дерева, и использовать алгоритмы глубокого обучения с подкреплением, чтобы выяснить, как заставить их двигаться. Используя всего несколько базовых сервоприводов, они открыли совершенно новый способ создания роботов — и это чертовски потрясающе.

“[В нашей работе мы хотели] рассмотреть использование найденных объектов в робототехнике”, - пишут исследователи в статье, описывающей их работу. “Здесь это ветви различной формы. Такие объекты использовались в искусстве или архитектуре, но обычно не рассматриваются как роботизированные материалы. [Однако] когда робота обучают эффективному передвижению, эти части приобретают новое значение: прыгающие ноги, волочащиеся руки, вращающиеся бедра или пока еще безымянные творческие механизмы приведения в движение. Важно отметить, что эти изученные стратегии и, следовательно, значения, которые мы могли бы присвоить таким найденным частям объекта, являются продуктом оптимизации и неизвестны до обучения. ”

Глубокое обучение с подкреплением полезно в приложениях, где искусственному интеллекту необходимо самостоятельно вырабатывать стратегии методом проб и ошибок. Как известно, этот подход к искусственному интеллекту был использован при разработке искусственного интеллекта DeepMind, который научился играть в классические игры Atari, используя только данные игры на экране и знание элементов управления. В этом последнем примере из коряг робот находит оптимальный способ оживить свои деревянные конечности в виртуальной реальности, используя технологию обучения с подкреплением для тестирования различных типов передвижения. В результате получаются движения, которые не обязательно повторяют движения реальных животных (справедливости ради, живых существ, похожих на палки, не так уж много, чтобы моделировать движение!), Но которые, тем не менее, эффективны.

Исследователи мастерски провели это обучение в симуляции. Помимо прочего, это позволяет выполнять большое количество неудачных попыток передвижения, не беспокоясь о разрушении физического робота в процессе. Однако, чтобы точно выполнить это моделирование, исследователи сначала должны выполнить 3D-сканирование палочек и ввести их соответствующий вес, чтобы можно было правильно рассчитать походку.
Прикрепления: 1111501.webp (15.7 Kb)


Скоро новый год
 
  • Страница 1 из 1
  • 1
Поиск:

Copyright MyCorp © 2024