表AI目を担当されている先生を教えてロボットの歩
Source:ロボット化の機構と歩くだけではできない"添付"で、ビーチやコミュニティです。 の動き—非常に複雑なプロセスの開発に多くの時間です。 この問題を解決致しての人間力を育てることを目的に専門家グループで作った普遍的なアルゴリズムを支援するAI学習ロボット設定へ移動します。 人間の介入は必要ありません。
を開発チームの研究者からのカリフォルニア大学バークレー校、グループの専門家Google脳の研究部門でGoogleと人工知能です。 新しいシステムは、四足歩行ロボットの地形として身近なります。
"深層強化学習に使用できる自動化の課題です。 また教えることができるロボットの歩行から現実の世界を作ることができまコントローラは、理想的に適応した学会大会学術講演会講演論文、さらに個々の風景を可能にし、プラットフォームにな操縦性、効率性-信頼性"。 —該の学生が参加しました。
強化学習—では、実際には、法人参やにしんの棒に対応したAIます。 この報酬や罰に実な達成を目指します。
"深層強化学習を用のための研修エクスペディアをおすすめする、データ転送を実際のロボットがこうが伴う性能が損な矛盾をモデルとする介入します。 の利用などのアルゴリズムを実時間で難しかったです。"
実験、科学者たちのロボットMinitaurます。 このシステムからなるワークステーション、データのアップデートするニューラルネットワークのダウンロード情報Minitaurを陸揚げす。 NVIDIAのチップJetson TX2ボード上にロボットを担当した情報を処理します。 ロボットの歩2時間、160,000円です。 この間、このアルゴリズムのやりがいのロボットのステージに転換するた罰金が科されたのにこだわった場所やって非常に大きなロールです。 最終的には、作成した動きるアルゴリズムのロボットに最適なものを選ぶことができますの軌跡します。
"弊社の知る限り、この実験は、最初の例ではアプリケーションの強化学習できる教のロボットを歩きます。"
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