Présenté à l'IA, qui vous-même apprend à marcher robots
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Afin d'avoir été un avion mécanisme a appris à marcher, il ne suffit pas de «fixer» à lui plusieurs pieds. déplacements — un processus très complexe, soustrait les développeurs de beaucoup de temps. Mais maintenant, cette question devra être adressée à l'intelligence artificielle, en effet, le groupe d'experts a établi universelle des algorithmes permettant d'IA enseigner les robots n'importe quelle configuration de naviguer. Lors de cette intervention de l'homme dans ce processus n'est pas nécessaire.
Pour la mise en place se trouve une équipe de scientifiques de l'université de Californie à Berkeley et le groupe d'experts de Google Brain, l'une des unités de recherche de Google en intelligence artificielle. Leur nouveau système a formé ami à quatre robot traverser comme un familier de la campagne, et l'inconnu.
«plus de la formation avec le renfort peut être utilisé pour automatiser un certain nombre de tâches. Si nous pouvions apprendre à un robot d'une démarche à partir de zéro dans le monde réel, nous pouvons créer des contrôleurs, qui est parfaitement adapté à chaque robot et même à certains paysages, permettant d'atteindre une meilleure maniabilité, l'efficacité énergétique et de fiabilité.» — ont déclaré les scientifiques.
La Formation avec le renfort — c'est, en fait, la méthode de la carotte et du bâton adapté pour l'IA. Il utilise la récompense et la punition de l'atteinte ou la non atteinte des objectifs.
«plus de la formation avec le renfort est largement utilisé pour la formation de l'IA et de même pour la transmission des données réelles de robots, mais cela suppose une certaine perte de productivité en raison d'incohérences dans la modélisation et nécessite une intervention active. L'utilisation de ces algorithmes en temps réel s'est avéré être une tâche intimidante.»
Pour les expériences scientifiques ont pris le robot Minitaur. Ils ont développé un système composé d'un poste de travail qui met à jour les données d'un réseau de neurones, chargeait de l'information dans le Minitaur et выгружала de retour. La puce NVIDIA Jetson TX2 à bord du robot est responsable du traitement de l'information. Le robot chagall pendant 2 heures, et a fait 160 000 pas. Pendant ce temps, l'algorithme вознаграждал robot pour se déplacer vers l'avant et puni, s'il retrouvait coincé sur place ou donnait un très grand rouleau sur le côté. En conséquence, il a été créé un algorithme de mouvement, ce qui a permis le robot dans n'importe quelle situation de choisir une trajectoire optimale de mouvement.
«à notre connaissance, cette expérience est le premier exemple d'application de l'apprentissage par renforcement, qui permet d'enseigner le robot de marcher.»
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