प्रस्तुत ऐ, सिखाता है, जो रोबोट के लिए वॉक
Source:करने के लिए robotized तंत्र के लिए सीखा है चलना है, आप नहीं कर सकता बस "देते हैं" करने के लिए यह एक कुछ फुट है । आंदोलन — एक बहुत ही जटिल प्रक्रिया लेता है कि डेवलपर्स के लिए समय की एक बहुत कुछ है । लेकिन अब इस सवाल का समाधान होगा कृत्रिम बुद्धि है, क्योंकि विशेषज्ञों का समूह बनाया था एक सार्वभौमिक एल्गोरिथ्म है कि मदद ऐ सीखने रोबोट किसी भी विन्यास स्थानांतरित करने के लिए । मानव हस्तक्षेप में इस प्रक्रिया की आवश्यकता नहीं है.
विकास में वैज्ञानिकों की एक टीम से कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के बर्कले और विशेषज्ञों के समूह गूगल मस्तिष्क, एक के शोध प्रभाग गूगल की कृत्रिम बुद्धि पर. उनकी नई प्रणाली में प्रशिक्षित किया गया है, चार पैर वाले रोबोट को पार करने के लिए इलाके के रूप में परिचित और अपरिचित है.
"गहरी सुदृढीकरण सीखने इस्तेमाल किया जा सकता है स्वचालित करने के लिए कार्यों की एक संख्या है । अगर हम सिखा सकते हैं रोबोट चाल खरोंच से असली दुनिया में, हम कर सकते हैं बनाने के लिए नियंत्रकों कर रहे हैं, जो आदर्श रूप में अनुकूलित करने के लिए प्रत्येक रोबोट, और यहां तक कि करने के लिए अलग-अलग परिदृश्य की अनुमति देता है, आप को प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा गतिशीलता, दक्षता और विश्वसनीयता।" — ने कहा कि वैज्ञानिकों.
सुदृढीकरण सीखने — यह वास्तव में है, की विधि गाजर और लाठी के लिए सिलवाया ऐ । यह का उपयोग करता है, एक इनाम या सजा के रूप में प्राप्त करने के लिए या नहीं लक्ष्यों को प्राप्त करने.
"गहरी सुदृढीकरण सीखने व्यापक रूप से इस्तेमाल किया प्रशिक्षण के लिए एअर इंडिया, और यहां तक कि डेटा के लिए स्थानांतरण करने के लिए वास्तविक रोबोट है, लेकिन यह अनिवार्य रूप से जरूरत पर जोर देता कुछ कार्यक्षमता में कमी की वजह से विसंगतियों में मॉडलिंग और सक्रिय हस्तक्षेप की आवश्यकता है. इस तरह के उपयोग एल्गोरिदम, वास्तविक समय में था एक मुश्किल काम है."
प्रयोग करने के लिए, वैज्ञानिकों ने ले लिया रोबोट Minitaur. वे एक प्रणाली विकसित की है से मिलकर एक कार्य केंद्र है, जो अद्यतन किया जाता है डेटा के तंत्रिका नेटवर्क, डाउनलोड की गई जानकारी में Minitaur और उतार पायेंगे. चिप NVIDIA Jetson TX2 के बोर्ड पर रोबोट के लिए जिम्मेदार था, जानकारी के प्रसंस्करण है । रोबोट चला गया, और 2 घंटे के लिए बनाया 160 000 कदम है । इस समय के दौरान, कलन विधि को पुरस्कृत किया जाता है रोबोट के लिए आगे बढ़ रहा है और दंडित किया गया था, तो वह फंस गया था या जगह में बना दिया है एक बहुत बड़ा रोल करने के लिए की ओर. अंत में, बनाया गया था एक आंदोलन एल्गोरिथ्म की अनुमति दी है कि रोबोट का चयन करने के लिए इष्टतम प्रक्षेपवक्र.
"हमारे ज्ञान करने के लिए, इस प्रयोग के सबसे पहले उदाहरण के आवेदन के सुदृढीकरण सीखने की अनुमति देता है, जो आप करने के लिए रोबोट को पढ़ाने के लिए चलते हैं."
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