Par essais et erreurs robot peut apprendre de nouvelles compétences
Naky
www.diecastingpartsupplier.com
2015-05-26 18:27:23
Des chercheurs de l'Université de Californie, Berkeley, ont développé des algorithmes qui permettent aux robots d'apprendre des tâches motrices par essais et erreurs en utilisant un processus qui se rapproche de plus près la façon dont les êtres humains apprennent, marquant une majeure étape importante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ils ont démontré leur technique, un type de l'apprentissage par renforcement, en ayant un robot diverses tâches complètes - mettre un vêtements cintre sur une grille, l'assemblage d'un avion jouet, visser un bouchon sur une bouteille d'eau, et plus - sans détails pré-programmés sur ses environs.
"Ce que nous faisons rapport ici est une nouvelle approche de l'autonomisation d'un robot pour apprendre», a déclaré le professeur Pieter Abbeel dans le département de l'Université de Berkeley en génie électrique et sciences informatiques. "La clé est que quand un robot est confronté à quelque chose de nouveau, nous ne devrons pas reprogrammer. Le même logiciel exacte, qui code comment le robot peut apprendre, a été utilisé pour permettre au robot d'apprendre toutes les différentes tâches que nous donnions il ".
Les derniers développements seront présentés le jeudi 28 mai à Seattle à la Conférence internationale sur la robotique et l'automatisation (ICRA). Abbeel dirige le projet avec son compatriote UC Berkeley faculté membre Trevor Darrell, le directeur de la Vision Berkeley and Learning Center. D'autres membres de l'équipe sont chercheur postdoctoral Sergey Levine et Ph.D. étudiant Chelsea Finn.
Le travail fait partie d'un nouveau peuple et Initiative Robots au Centre de l'UC pour Information Technology Research dans l'intérêt de la société (CITRIS). Le nouveau multi-campus, initiative de recherche multidisciplinaire vise à maintenir les progrès vertigineux de l'intelligence artificielle, la robotique et de l'automatisationalignés aux besoins humains.
"La plupart des applications robotiques sont dans des environnements contrôlés où les objets sont en positions prévisibles», a déclaré Darrell. "Le défi de mettre des robots dans des situations réelles, comme les maisons ou les bureaux, est que ces environnements sont en constante évolution. Le robot doit être capable de percevoir et de s'adapter à son environnement."
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