Kursy • Poradniki • Inspirujące DIY • Forum
Naukowcy z projektów GoogleBrain, DeepMind i X pracują nad metodą uczenia się, w której roboty dzielą się doświadczeniami ze sobą nawzajem.
Dzięki połączeniu uczenia głębokiego i robotyki w chmurze, zdobywanie nowych umiejętności staje się znacznie szybsze i sprawniejsze.
Uczenie maszynowe, a zwłaszcza wykorzystanie głębokich sieci neuronowych, to sposób, w który urządzenia uczą się samodzielnie. Z kolei praca w chmurze pozwala na zgromadzenie danych pochodzących od kilku robotów w repozytorium online i dzielenie się nimi.
Wynalazcy przeprowadzili serię trzech eksperymentów, w których roboty wykonywały proste zadania – przesuwanie przedmiotów i otwieranie drzwi. W każdym przypadku nastąpiła poprawa, ale przy współpracy liczba prób zakończonych sukcesem i szybkość uczenia się były większe.
W pierwszym eksperymencie nauka odbywała się metodą prób i błędów. Robot wykonujący zadanie przekazywał dane dotyczące wykonanych czynności i ich efektywności do serwera, który na tej podstawie regularnie aktualizował sieć neuronową. Następnie urządzenie korzystało z ulepszonej sieci, po czym cykl się powtarzał.
Drugi eksperyment połączył naukę metodą prób i błędów z tworzeniem wspólnego modelu prognostycznego przez kilka robotów. Urządzenia podzieliły się ze sobą doświadczeniami dotyczącymi obiektów, środowiska i ich właściwości.
W ostatnim eksperymencie uczestniczyli ludzie, którzy pomagali robotom otwierać różne rodzaje drzwi. Potem znów przyszedł czas na metodę prób i błędów, w której grupa robotów korzystała ze wspólnej sieci neuronowej.
Na razie wykonywane czynności nie są skomplikowane. W przyszłości jednak to rozwiązanie może okazać się kluczem do swobodnej pracy robotów w codziennym życiu.
Źródło: [1]
Przeczytaj powiązane artykuły oraz aktualnie popularne wpisy lub losuj inny artykuł »
chmura, google, manipulator, sieć neuronowa, uczenie się
Dołącz do 20 tysięcy osób, które otrzymują powiadomienia o nowych artykułach! Zapisz się, a otrzymasz PDF-y ze ściągami (m.in. na temat mocy, tranzystorów, diod i schematów) oraz listę inspirujących DIY z Arduino i RPi.
Trwa ładowanie komentarzy...