Attraverso tentativi ed errori robot può imparare nuove competenze
Naky
www.diecastingpartsupplier.com
2015-05-26 18:27:23
I ricercatori della University of California, Berkeley, hanno sviluppato algoritmi che permettono ai robot di imparare compiti motori attraverso tentativi ed errori utilizzando un metodo che si avvicina più da vicino il modo in cui gli esseri umani imparano, segnando un importante pietra miliare nel campo di intelligenza artificiale. Hanno dimostrato la loro tecnica, un tipo di apprendimento per rinforzo, avendo un robot completa gli obiettivi - mettere un abbigliamento gancio su un rack, l'assemblaggio di un aereo giocattolo, avvitare un tappo su una bottiglia d'acqua, e altro ancora - senza particolari pre-programmati circa i suoi dintorni.
"Quello che stiamo relazioni sulle ecco un nuovo approccio per potenziare un robot per imparare", ha detto il professor Pieter Abbeel in Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica della UC Berkeley. "La chiave è che quando un robot si trova ad affrontare qualcosa di nuovo, non avremo di riprogrammarlo. Lo stesso software esatto, che codifica come il robot può imparare, è stato utilizzato per consentire al robot di imparare tutti i diversi compiti che abbiamo dato it. "
Gli ultimi sviluppi saranno presentati il Giovedi, 28 maggio a Seattle in occasione della Conferenza internazionale sulla Robotica e Automazione (ICRA). Abbeel sta conducendo il progetto con il collega UC Berkeley facoltà membro Trevor Darrell, il direttore del Berkeley Vision and Learning Center. Gli altri membri del team sono postdottorato ricercatore Sergey Levine e Ph.D. studente Chelsea Finn.
Il lavoro fa parte di un popolo nuovo e robot Initiative presso il Centro di UC for Information Technology Research nell'interesse della società (Citris). Il nuovo multi-campus, iniziativa di ricerca multidisciplinare cerca di mantenere i progressi vertiginosi in Intelligenza Artificiale, robotica e automazioneallineato ai bisogni umani.
"La maggior parte delle applicazioni robotiche sono in ambienti controllati dove gli oggetti si trovano in posizioni prevedibili", ha detto Darrell. "La sfida di mettere robot nelle impostazioni della vita reale, come case o uffici, è che quegli ambienti sono in continua evoluzione. Il robot deve essere in grado di percepire e di adattarsi all'ambiente circostante."
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