Нові системи штучного інтелекту Google DeepMind навчають роботів зав’язувати шнурки на взутті та вішати одяг

Photo by Simon Kadula on Unsplash

Нові системи штучного інтелекту Google DeepMind навчають роботів зав’язувати шнурки на взутті та вішати одяг

Час читання: 2 хв.

  • Andrea Miliani

    Написано: Andrea Miliani Технічний автор

  • Команда з локалізації та перекладу

    Переклад Команда з локалізації та перекладу Послуги локалізації та перекладу

Команда робототехніків Google DeepMind опублікувала дві статті про свої дослідження у сфері декстерності роботів, представивши свої нові системи штучного інтелекту DemoStart та ALOHA Unleashed. Завдяки новим розробкам, дослідники змогли змусити дві роботизовані руки зав’язати шнурівку, повісити одяг та відремонтувати іншого робота автономно.

У оновленні, опублікованому вчора, команда робототехніків пояснює, що виконання простих завдань, як-от закручування гвинта або зав’язування шнурівок, може бути надзвичайно важким для роботів, оскільки вони вимагають високої декстерності та координації між двома руками.

Команда Google’s Deepmind працювала лише з одним роботизованим рухом. Нещодавно вони створили робота, який може грати в пінг-понг на людському рівні, і це з “лише однією рукою”.

Тепер вчені розробили системи штучного інтелекту для тренування пристроїв з двома руками виконувати більш складні завдання, які люди роблять щодня.

“Щоб роботи стали більш корисними в житті людей, вони повинні вдосконалити вміння контактувати з фізичними об’єктами в динамічних середовищах,” – написала команда.

Система штучного інтелекту ALOHA Unleashed – створена на основі відкритої та недорогої системи ALOHA, розробленої Стенфордським університетом – навчила дворучних роботів маніпулювати елементами та одночасно виконувати роботу: зав’язувати шнурівку, вішати сорочку, прибирати на кухні та вставляти шестерню.

З свого боку, DemoStart розробила “алгоритм навчання з посиленням”, який навчає роботів під час симуляцій за допомогою відкритої програми MuJoCo. Ця система ШІ призначена для більш складних завдань, які включають більше частин робота, таких як пальці, сенсори та суглоби.

“Робот показав успішність у виконанні різних завдань в симуляції на рівні понад 98%, включаючи повторне орієнтування кубів з показом певного кольору, закручування гайки та болта, а також прибирання інструментів,” пояснили дослідники. Пізніше, в реальному житті, робот показав успішність у виконанні завдань з підняття та повторного орієнтування кубів на рівні 97%, а також 64% – у складному завданні, яке вимагає вставки вилки в розетку.

Компанія надала відео та зображення експериментів та роботів, щоб продемонструвати можливості нових систем штучного інтелекту.

“Одного дня роботи з штучним інтелектом допоможуть людям виконувати різноманітні завдання вдома, на роботі та багато де інше”, – написала команда, що досліджує майбутнє цієї галузі в робототехніці. “Дослідження у сфері дестериті, включаючи ефективні та загальні методи навчання, про які ми сьогодні розповіли, допоможуть зробити це майбутнє можливим.”

Сподобалася стаття? Оцініть її!
Жахлива Мені не сподобалася Непогана Досить хороша! Чудова!
0 Проголосувало 0 користувачів
Назва
Залишити коментар
Дякуємо за ваш зворотній зв'язок
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

Лишити коментар

Показати більше...