Roboty Google uczą się od siebie nawzajem

Roboty Google uczą się od siebie nawzajem

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]

chmura, google, manipulator, sieć neuronowa, uczenie się

Trwa ładowanie komentarzy...