Noile Sisteme AI de la Google DeepMind Învăță Roboții să Lege Şireturile și să Agațe Haine

Photo by Simon Kadula on Unsplash

Noile Sisteme AI de la Google DeepMind Învăță Roboții să Lege Şireturile și să Agațe Haine

Timp de citire: 3 min

  • Andrea Miliani

    Scris de: Andrea Miliani Scriitor în domeniul tehnologiei

  • Echipa de traducere și localizare

    Tradus de Echipa de traducere și localizare Servicii de traducere și localizare

Echipa robotică a Google DeepMind a publicat două lucrări despre cercetarea lor în ceea ce privește dexteritatea roboților, prezentând noile sisteme AI DemoStart și ALOHA Unleashed. Cu noile dezvoltări, cercetătorii au reușit să facă ca două brațe robotice să lege un șiret, să atârne haine și să repare un alt robot în mod autonom.

În actualizarea publicată ieri, echipa de robotică explică că efectuarea unor sarcini simple, cum ar fi strângerea unui șurub sau legarea șireturilor, poate fi extrem de dificilă pentru roboți, deoarece necesită o dexteritate mare și o coordonare între cele două brațe.

Echipa Google’s Deepmind a lucrat doar cu un singur braț. Recent, au creat un robot care poate juca ping-pong la nivel competitiv uman, cu „doar un braț”.

Acum, cercetătorii au dezvoltat sisteme AI pentru a antrena dispozitive cu două brațe pentru a efectua sarcini mai complexe pe care oamenii le realizează zilnic.

„Pentru a face roboții mai utili în viețile oamenilor, aceștia trebuie să se îmbunătățească în a intra în contact cu obiecte fizice din medii dinamice”, a scris echipa.

Sistemul AI ALOHA Unleashed – bazat pe sistemul open source și cu costuri reduse ALOHA dezvoltat de Universitatea Stanford – a învățat roboții cu două brațe să manipuleze elemente și să lucreze simultan pentru a lega un șiret, a atârna un tricou, a curăța o bucătărie și a insera un angrenaj.

Pe de altă parte, DemoStart a dezvoltat un „algoritm de învățare prin întărire” care instruiește roboții în timpul simulărilor cu programul open-source MuJoCo. Acest sistem AI este destinat unor sarcini mai complexe care implică mai multe părți ale robotului, cum ar fi degete, senzori și articulații.

“Robotul a atins o rată de succes de peste 98% într-o serie de sarcini diferite în simulare, inclusiv reorientarea cuburilor cu o anumită culoare vizibilă, strângerea unei piulițe și a unui șurub, și ordonarea uneltelor,” au explicat cercetătorii. Mai târziu, în viața reală, robotul a avut o rată de succes de 97% în sarcinile de ridicare și reorientare a cubului, și de 64% într-o sarcină complexă care necesită inserarea unui plug în priză.

Compania a furnizat videoclipuri și imagini ale experimentelor și ale roboților pentru a demonstra capacitățile noilor sisteme AI.

„Intr-o zi, roboții AI vor ajuta oamenii cu tot felul de sarcini acasă, la locul de muncă și multe altele”, a scris echipa referitor la viitorul acestui domeniu în robotică. „Cercetarea privind dexteritatea, inclusiv abordările eficiente și generale de învățare pe care le-am descris astăzi, vor ajuta la realizarea acestui viitor posibil.”

V-a plăcut acest articol?
Acordați-i o notă!
Nu mi-a plăcut deloc Nu prea mi-a plăcut A fost ok Destul de bun! Mi-a plăcut mult!
0 Votat de 0 utilizatori
Titlu
Comentariu
Vă mulțumim pentru feedback
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

Lasă un comentariu

Mai mult...