Apresentado por AI, que se ensina a andar de robôs

Data:

2019-01-02 23:05:07

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Apresentado por AI, que se ensina a andar de robôs Source:

Para um mecanismo aprendeu a andar, não basta anexá" a ele alguns de seus pés. movimento — é um processo muito complexo, destrutivo desenvolvedores de um monte de tempo. Mas a questão agora é decidir inteligência artificial, afinal, um grupo de especialistas criou universais de algoritmos para ajudar IA ensinar robôs de qualquer configuração de mover-se. Quando o fizer, a intervenção humana no processo não é necessário.

O desenvolvimento está uma equipe de cientistas da universidade da Califórnia, em Berkeley, e um grupo de especialistas do Google Brain, uma das unidades de investigação do Google de inteligência artificial. Seu novo sistema de treinou robô de quatro patas, cruzar familiar rural e estranha.

"Profunda aprendizagem por reforço pode ser usado para automatizar uma série de tarefas. Se pudermos ensinar o robô marcha a partir do zero, no mundo real, podemos criar os controladores que são perfeitamente adaptados a cada um robô e até mesmo individuais paisagens, permitindo alcançar uma melhor agilidade, eficiência e confiabilidade." — disseram os cientistas.

Treinamento com reforço — é, de fato, o método de recompensa e castigo adaptado para AI. Ele usa a recompensa ou a punição ao atingir ou não atingir os objetivos.

"Profunda aprendizagem por reforço é amplamente utilizado para o treinamento de IA e até mesmo para a transferência de dados real de robôs, mas isso inevitavelmente implica alguma perda de desempenho devido a inconsistências na modelagem e requer uma intervenção ativa. O uso de tais algoritmos em tempo real foi um desafio."

Para os experimentos, os cientistas tomaram o robô Minitaur. Eles desenvolveram um sistema consistindo de uma estação de trabalho, que renovou os dados da rede neural, transfira as informações em Minitaur e выгружала de volta. O chip NVIDIA Jetson TX2 a bordo do robô é responsável pelo processamento das informações. O robô chagall durante 2 horas e fez 160 000 passos. Durante este tempo, o algoritmo de вознаграждал robô para mover-se para a frente e punidos, se ele застревал no local ou deu muito grande rolo de lado. No final, foi criado o algoritmo do movimento, o que permitiu que um robô em qualquer situação e decidir a melhor trajetória de movimento.

"tanto Quanto sabemos, este experimento é o primeiro exemplo de aplicação de reforço de aprendizagem, que permite ensinar o robô a andar."

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