Por tentativa e erro robô pode aprender novas habilidades
naky
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2015-05-26 18:27:23
Pesquisadores da Universidade da Califórnia, em Berkeley, desenvolveram algoritmos que permitem aos robôs a aprender tarefas motoras através de tentativa e erro usando um processo que se aproxima mais de perto a forma como os seres humanos aprendem, marcando um importante marco miliário no domínio da inteligência artificial. Eles demonstraram sua técnica, um tipo de aprendizado por reforço, por ter um robô várias tarefas completas - colocando uma roupa cabide em um rack, a montagem de um avião de brinquedo, enroscando uma tampa sobre uma garrafa de água, e mais - sem detalhes pré-programados sobre os seus arredores.
"O que estamos relatando aqui é uma nova abordagem para capacitar um robô para aprender", disse o professor Pieter Abbeel no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação da Universidade de Berkeley. "A chave é que, quando um robô se depara com algo novo, que não terá que reprogramar-lo. O mesmo software exato, que codifica como o robô pode aprender, foi usado para permitir que o robô para aprender todas as diferentes tarefas que demos que. "
Os últimos desenvolvimentos será apresentado na quinta-feira, 28 de maio, em Seattle, na Conferência Internacional de Robótica e Automação (ICRA). Abbeel está conduzindo o projeto com o colega UC Berkeley faculdade membro Trevor Darrell, o diretor da Visão Berkeley e Learning Center. Outros membros da equipe são pós-pesquisador Sergey Levine e Ph.D. estudante Chelsea Finn.
O trabalho faz parte de uma nova iniciativa Pessoas e Robots no Centro de UC para a Informação, Investigação, Tecnologia, no interesse da Sociedade (citris). O novo multi-campus, iniciativa de pesquisa multidisciplinar procura manter os avanços vertiginosos em inteligência artificial, robótica e automaçãoalinhado às necessidades humanas.
"A maioria das aplicações robóticas estão em ambientes controlados onde os objetos estão em posições previsíveis", disse Darrell. "O desafio de colocar robôs em situações da vida real, como casas ou escritórios, é que esses ambientes estão mudando constantemente. O robô deve ser capaz de perceber e adaptar-se a seus arredores."
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