I nuovi robot di intelligenza artificiale ottengono lungimiranza visiva per vedere il loro futuro

Youtube.
Per favore, condividi questa storia!

L'intelligenza artificiale non sarà mai in grado di vedere nel futuro, ma può fare previsioni statistiche basate su ciò che sa e intende fare. Lo sviluppo del robot non si fermerà perché i tecnocrati sono costretti a inventare se hanno una buona ragione per farlo o no.  Editor TN

I ricercatori di UC Berkeley hanno sviluppato una tecnologia di apprendimento robotico che consente ai robot di immaginare il futuro delle loro azioni in modo che possano capire come manipolare oggetti che non hanno mai incontrato prima. In futuro, questa tecnologia potrebbe aiutare le auto a guida autonoma ad anticipare eventi futuri sulla strada e produrre assistenti robotici più intelligenti nelle case, ma il prototipo iniziale si concentra sull'apprendimento di semplici abilità manuali interamente dal gioco autonomo.

Utilizzando questa tecnologia, chiamata lungimiranza visiva, i robot possono prevedere cosa vedranno le loro telecamere se eseguono una particolare sequenza di movimenti. Queste immaginazioni robotiche sono ancora relativamente semplici per ora - previsioni fatte solo pochi secondi nel futuro - ma sono sufficienti per il robot per capire come spostare gli oggetti su un tavolo senza disturbare gli ostacoli. Fondamentalmente, il robot può imparare a svolgere questi compiti senza alcun aiuto da parte dell'uomo o conoscenza preliminare della fisica, del suo ambiente o di quali siano gli oggetti. Questo perché l'immaginazione visiva viene appresa interamente da zero da esplorazioni incustodite e incustodite, in cui il robot gioca con gli oggetti su un tavolo. Dopo questa fase di gioco, il robot costruisce un modello predittivo del mondo e può utilizzare questo modello per manipolare nuovi oggetti che non ha mai visto prima.

"Allo stesso modo in cui possiamo immaginare come le nostre azioni sposteranno gli oggetti nel nostro ambiente, questo metodo può consentire a un robot di visualizzare come i diversi comportamenti influenzeranno il mondo che lo circonda", ha detto Sergey Levine, professore assistente nel dipartimento di ingegneria elettrica e informatica di Berkeley, il cui laboratorio ha sviluppato la tecnologia. "Ciò può consentire una pianificazione intelligente di competenze altamente flessibili in situazioni complesse del mondo reale."

[the_ad id = "11018 ″]

Il team di ricerca eseguirà una dimostrazione della tecnologia di previsione visiva presso il Conferenza sui sistemi di elaborazione delle informazioni neurali a Long Beach, in California, il 5 di dicembre.

Al centro di questo sistema è una tecnologia di apprendimento profondo basata sulla previsione video ricorrente convoluzionale, o avanzamento neurale dinamico (DNA). I modelli basati sul DNA prevedono come i pixel di un'immagine si sposteranno da un fotogramma all'altro in base alle azioni del robot. I recenti miglioramenti a questa classe di modelli, nonché le capacità di pianificazione notevolmente migliorate, hanno consentito il controllo robotico basato sulla previsione video per eseguire attività sempre più complesse, come far scivolare giocattoli attorno agli ostacoli e riposizionare più oggetti.

Leggi la storia completa qui ...

Sottoscrivi
Notifica
ospite

0 Commenti
Feedback in linea
Visualizza tutti i commenti