A través de ensayo y error robot puede aprender nuevas habilidades
Naky
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2015-05-26 18:27:23
Investigadores de la Universidad de California, Berkeley, han desarrollado algoritmos que permiten a los robots para aprender tareas motoras a través de ensayo y error mediante un proceso que se aproxima más a la forma en que los seres humanos aprenden, marcando un importante hito en el campo de la inteligencia artificial. Ellos demostraron su técnica, un tipo de aprendizaje por refuerzo, por tener un robot completar tareas - poner una ropa percha en un estante, montaje de un avión de juguete, atornillar una tapa en una botella de agua, y más - detalles sin pre-programados sobre su entorno.
"Lo que estamos informando sobre aquí es un nuevo enfoque para el empoderamiento de un robot para aprender", dijo el profesor Pieter Abbeel en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Universidad de Berkeley. "La clave es que cuando un robot se enfrenta a algo nuevo, no vamos a tener que reprogramarlo. El mismo software, que codifica la forma en que el robot puede aprender, se utiliza para permitir que el robot aprenda todas las diferentes tareas que dimos ella ".
Las últimas novedades se presentarán el jueves 28 de mayo en Seattle en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización (ICRA). Abbeel lidera el proyecto con su compañero de la Universidad de Berkeley facultad miembro de Trevor Darrell, el director del Berkeley Visión y Centro de Aprendizaje. Otros miembros del equipo son el investigador postdoctoral Sergey Levine y Ph.D. estudiante Chelsea Finn.
El trabajo es parte de una nueva iniciativa de personas y los robots en el Centro de la UC para la Tecnología de la Información Investigación en el interés de la sociedad (CITRIS). El nuevo multi-campus, iniciativa de investigación multidisciplinar busca mantener los avances vertiginosos en inteligencia artificial, la robótica y la automatizaciónalineado a las necesidades humanas.
"La mayoría de las aplicaciones robóticas están en ambientes controlados donde los objetos están en posiciones predecibles", dijo Darrell. "El desafío de poner robots en situaciones de la vida real, como casas u oficinas, es que esos ambientes están cambiando constantemente. El robot debe ser capaz de percibir y adaptarse a su entorno."
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