Durch Versuch und Irrtum Roboter kann neue Fähigkeiten zu erlernen
naky
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2015-05-26 18:27:23
Forscher an der University of California, Berkeley, haben Algorithmen, die Roboter zu ermöglichen, motorische Aufgaben durch Versuch und Irrtum lernen, nach einem Verfahren, mehr annähert, wie Menschen lernen, entwickelt, was einen großen Meilenstein auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Sie zeigten ihre Technik, eine Art von Reinforcement Learning, indem er ein Roboter erfülle diverse Aufgaben - setzen eine Kleidung Kleiderbügel auf einem Gestell, Montage einer Spielzeugflugzeug, Aufschrauben einer Kappe auf einer Wasserflasche, und mehr - ohne vorprogrammierte Informationen über seine Umgebung.
"Was wir hier die Berichterstattung über ein neues Konzept für die Stärkung eines Roboters zu lernen", sagte Professor Pieter Abbeel in UC Berkeley der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik. "Der Schlüssel ist, dass, wenn ein Roboter mit etwas Neuem konfrontiert sind, werden wir nicht haben, um es neu zu programmieren. Das gleiche Software, die kodiert, wie der Roboter lernen können, wurde verwendet, um es dem Roboter, all die verschiedenen Aufgaben, die wir gaben lernen es. "
Die neuesten Entwicklungen werden am Donnerstag, 28. Mai auf der Internationalen Konferenz über Robotik und Automation (ICRA) dargestellt werden, in Seattle. Abbeel leitet das Projekt mit anderen UC Berkeley Fakultät Mitglied Trevor Darrell, der Direktor des Berkeley Vision and Learning Center. Andere Mitglieder des Teams sind Postdoc Sergey Levine und Ph.D. Student Chelsea Finn.
Die Arbeit ist Teil eines neuen Menschen und Roboter-Initiative an der UC Center for Information Technology Forschung im Interesse der Gesellschaft (CITRIS). Das neue Multi-Campus, sucht multidisziplinären Forschungsinitiative, die schwindelerregenden Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, Robotik und Automation zu haltenausgerichtet die menschlichen Bedürfnisse.
"Die meisten Roboteranwendungen sind in kontrollierten Umgebungen, in denen Objekte in vorhersagbaren Positionen sind", sagte Darrell. "Die Herausforderung der Umsetzung Roboter in das Alltagsleben, wie Wohnungen oder Büros, ist, dass diese Umgebungen ändern sich ständig. Der Roboter muss in der Lage zu erkennen und zur Anpassung an seine Umgebung zu sein."
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