Melalui percubaan dan kesilapan robot boleh belajar kemahiran baru
naky
www.diecastingpartsupplier.com
2015-05-26 18:27:23
Penyelidik di Universiti California, Berkeley, telah membangunkan algoritma yang membolehkan robot untuk mempelajari tugas motor melalui percubaan dan kesilapan dengan menggunakan proses yang lebih rapat lebih kurang cara manusia belajar, menandakan yang utama peristiwa dalam bidang kecerdasan buatan. Mereka menunjukkan teknik mereka, sejenis pembelajaran tetulang, dengan mempunyai robot pelbagai tugas lengkap - meletakkan pakaian penyangkut pada rak, pemasangan kapal terbang mainan, skru topi pada botol air, dan banyak lagi - tanpa butiran pra-diprogramkan tentang persekitarannya.
"Apa yang kami melaporkan di sini adalah satu pendekatan baru untuk memberi kuasa kepada robot untuk belajar," kata Profesor Pieter Abbeel di Jabatan UC Berkeley Kejuruteraan Elektrik dan Sains Komputer. "Yang penting ialah apabila robot berhadapan dengan sesuatu yang baru, kita tidak perlu mengubah syarikat itu. Perisian yang tepat sama, yang mengekod bagaimana robot yang boleh belajar, telah digunakan untuk membolehkan robot untuk mempelajari semua tugas lain yang telah kami berikan itu. "
Perkembangan terkini akan dibentangkan pada hari Khamis, 28 Mei, di Seattle pada Persidangan Antarabangsa mengenai Robotik dan Automasi (ICRA). Abbeel mengetuai projek ini dengan rakan-rakan UC Berkeley fakulti ahli Trevor Darrell, pengarah Wawasan Berkeley dan Pusat Pembelajaran. Ahli-ahli pasukan adalah penyelidik postdoctoral Sergey Levine dan Ph.D. pelajar Chelsea Finn.
Kerja-kerja ini adalah sebahagian daripada Orang baru dan Inisiatif Robot di Pusat UC bagi Penyelidikan Teknologi Maklumat dalam faedah Pertubuhan (CITRIS). Berbilang kampus baru, inisiatif penyelidikan pelbagai disiplin bertujuan untuk menjaga kemajuan menggayatkan dalam kecerdasan buatan, robotik dan automasinegara Berkecuali dengan keperluan manusia.
"Kebanyakan aplikasi robot adalah dalam persekitaran yang terkawal di mana objek adalah dalam kedudukan yang boleh diramal," kata Darrell. "Cabaran meletakkan robot ke dalam kehidupan nyata, seperti rumah atau pejabat, adalah bahawa orang-orang persekitaran yang sentiasa berubah. Robot ini mesti dapat melihat dan menyesuaikan diri dengan persekitarannya."
Berikut adalah butiran syarikat kami: Kilang kami telah specilized dalam die yang dibuang bermaksud model cast beli die,mati tentera dibuang,
mati promosi cast,mati logam dibuang bagi tahun ramai sejak tahun 2002. Dan produk kami sentiasa mendapat sambutan yang baik dan diluluskan oleh para pelanggan kami dari Asia, Eropah, Amerika Utara dan Australia dan lain-lain
mati promosi cast,mati logam dibuang bagi tahun ramai sejak tahun 2002. Dan produk kami sentiasa mendapat sambutan yang baik dan diluluskan oleh para pelanggan kami dari Asia, Eropah, Amerika Utara dan Australia dan lain-lain
Sebelumnya : Lelaki tertua dunia sampai berusia 116 tahun