Vertreten durch KI, die selbst lehrt Roboter gehen
Source:Um роботизированый Mechanismus gelernt hat zu gehen, ist nicht genug, nur «bringen», um ihm ein paar Beine. Bewegung — ein sehr komplexer Prozess, privative bei den Entwicklern eine Menge Zeit. Aber jetzt wird dieses Problem zu lösen künstliche Intelligenz, denn eine Gruppe von Experten hat die Universelle algorithmen, mit denen die KI das lernen von Robotern beliebiger Konfiguration zu bewegen. Bei diesem Eingriff des Menschen in diesen Prozess nicht erforderlich.
Hinter der Entwicklung steht ein Team von Wissenschaftlern der University of California in Berkeley und ein Team von Experten Google Brain, einer der Forschungseinheiten Google für künstliche Intelligenz. Ihr neues System geschult vierbeinigen Roboter überqueren wie eine vertraute Landschaft, und unbekanntes.
«Tiefe Ausbildung mit Verstärkung kann verwendet werden, um die Automatisierung einer Reihe von Aufgaben. Wenn wir lehren die Gangart des Roboters mit einer null in der realen Welt, können wir die Controller, die perfekt angepasst an jeden Roboter und auch die einzelnen Landschaften, so dass das erzielen eine bessere Manövrierbarkeit, Energieeffizienz und Zuverlässigkeit.» — erklärten die Wissenschaftler.
Training mit Verstärkung — es ist in der Tat, die Methode Zuckerbrot und Peitsche für die KI angepasst. Er nutzt eine Belohnung oder Strafe bei der Erreichung oder nicht-Erreichung der Ziele.
«Ein Training mit Verstärkung weit verbreitet Training für die KI und auch für die übertragung von Daten der realen Roboter, aber es zwangsläufig zu einem gewissen Verlust der Produktivität aufgrund von Inkonsistenzen in der Modellierung und erfordert ein aktives eingreifen. Die Verwendung solcher algorithmen in Echtzeit erwies sich eine schwierige Aufgabe sein.»
Für die Experimente haben die Wissenschaftler den Roboter Minitaur. Sie entwickelten ein System, bestehend aus einer Workstation, die aktualisiert die Daten eines neuronalen Netzwerks durchsuchen und Informationen in den Minitaur und выгружала zurück. Chip NVIDIA Jetson TX2 an Bord des Roboters verantwortlich für die Verarbeitung von Informationen. Der Roboter Chagall seit 2 Stunden und hat 160 000 Schritte. Während dieser Zeit Algorithmus вознаграждал Roboter für die Bewegung nach vorne und bestrafte, wenn er blieb auf der Stelle oder gab eine sehr große Rolle in der Richtung. Schließlich wurde der Algorithmus Bewegungen, erlaubt den Roboter in jeder Situation wählen Sie die optimale Flugbahn.
«Soweit wir wissen, dieses Experiment ist das erste Beispiel für die Anwendung des Lernens mit einer Verstärkung, die erlaubt, zu lehren, den Roboter zu gehen.»
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