Novi AI sustavi tvrtke Google DeepMind uče robote kako vezati cipele i vješati odjeću

Photo by Simon Kadula on Unsplash

Novi AI sustavi tvrtke Google DeepMind uče robote kako vezati cipele i vješati odjeću

Vrijeme čitanja: 2 minuta

  • Andrea Miliani

    Autor: Andrea Miliani Autorica tekstova o tehnologiji

  • Tim za lokalizaciju i prevođenje

    Preveo Tim za lokalizaciju i prevođenje Usluge lokalizacije i prevođenja

Google DeepMind-ov tim za robotiku objavio je dva članka o svom istraživanju u robotičkoj spretnosti, predstavljajući svoje nove AI sustave DemoStart i ALOHA Unleashed. Uz nove razvoje, istraživači su uspjeli napraviti da dva robotska ruku zavežu vezicu, objese odjeću i poprave drugog robota autonomno.

U ažuriranju objavljenom jučer, tim za robotiku objašnjava da izvođenje jednostavnih zadataka poput stezanja vijka ili vezanja vezica može biti izuzetno teško za robote jer zahtijeva visoku spretnost i koordinaciju između dvije ruke.

Googleov tim Deepmind radio je s tek jednom rukom. Nedavno su stvorili robota sposobnog za igranje stolnog tenisa na razini čovjeka s “samo jednom rukom”.

Sada su istraživači razvili AI sustave za treniranje uređaja s dvije ruke kako bi obavljali složenije zadatke koje ljudi svakodnevno obavljaju.

“Da bi roboti postali korisniji u životima ljudi, moraju se poboljšati u uspostavljanju kontakta s fizičkim objektima u dinamičkim okruženjima,” napisao je tim.

AI sustav ALOHA Unleashed – temeljen na otvorenom i niskotroškovnom sustavu ALOHA razvijenom na Sveučilištu Stanford – naučio je robote s dva kraka kako manipulirati elementima i istovremeno raditi na vezivanju cipele, vješanju majice, čišćenju kuhinje i umetanju zupčanika.

S druge strane, DemoStart razvio je “algoritam za učenje pojačanjem” koji uči robote tijekom simulacija s otvorenim programom MuJoCo. Ovaj AI sustav namijenjen je za složenije zadatke koji uključuju više dijelova robota poput prstiju, senzora i zglobova.

“Robot je postigao stopu uspješnosti veću od 98% na brojnim različitim zadacima u simulaciji, uključujući reorijentaciju kocki s određenom bojom, stegnuti maticu i vijak, i pospremanje alata,” objasnili su istraživači. Kasnije, u stvarnom životu, robot je postigao stopu uspješnosti od 97% u zadacima podizanja i reorijentacije kocke, te 64% u složenom zadatku koji zahtijeva umetanje utikača u utičnicu.

Tvrtka je pružila videozapise i slike eksperimenata i robota kako bi pokazala mogućnosti novih AI sustava.

“Jednog dana, AI roboti će pomagati ljudima u svim vrstama zadataka kod kuće, na radnom mjestu i više,” napisao je tim u vezi s budućnošću ovog područja u robotici. “Istraživanje oko spretnosti, uključujući učinkovite i općenite pristupe učenju koje smo danas opisali, pomoći će da se ta budućnost ostvari.”

Svidio vam se ovaj članak? Ocijenite ga!
Nije mi se uopće svidjelo Baš mi se i nije svidjelo U redu je Poprilično je dobro! Oduševilo me!
0 Ocijenilo 0 korisnika
Naslov
Komentiraj
Zahvaljujemo na povratnoj informaciji
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

Ostavite komentar

Prikaži više...