Cet incroyable robot peut apprendre des humains simplement en les observant

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12 ROBOTS D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE QUI EXISTENT DÉJÀ

12 ROBOTS D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE QUI EXISTENT DÉJÀ
Anonim

Si les assistants robotiques vous soulagent un jour de vos responsabilités domestiques, ils devront non seulement avoir les mains en premier lieu, mais également pouvoir savoir quoi en faire.

Heureusement, une équipe de chercheurs de l’Université de Californie, Berkeley, s’occupe déjà de l’affaire et s’assure que les robots du futur interprètent bien les informations visuelles et les traduisent en tâches pas à pas qu’ils peuvent accomplir seuls.

Ce nouveau robot de tri a été créé par les co-auteurs Tianhe Yu et Chelsea Finn, qui ont publié ensemble les résultats de leur expérience en juillet. Dans le journal, ils expliquent comment ils ont pu former un robot disponible dans le commerce, appelé PR2, pour placer des objets ménagers dans des conteneurs colorés en les observant le faire en premier. Ils y sont parvenus en alimentant une séquence de réseau neuronal montrant Yu mettant une pêche dans un bol et après cette première démonstration, poussant PR2 à imiter ces actions.

Il s’agit du numéro 20 sur la liste inversée des 20 voies A.I. Devenu plus humain en 2018.

Il s'agit d'un pas en avant considérable vers les majordomes de robots, mais également vers les robots de construction, de nettoyage et, potentiellement, même sportifs. La clé de la percée réside dans le fait qu’au lieu de devoir programmer spécialement les robots pour chaque tâche, les propriétaires pourraient en théorie leur montrer simplement ce qu’ils doivent faire eux-mêmes. C’est la différence entre une Alexa futuriste qui sait plier son linge et un robot qui sait comment vous comme votre linge plié.

Permettre aux robots de reproduire les actions effectuées par un humain n'a pas été une tâche facile, et les recherches précédentes nécessitaient généralement qu'un robot soit formé par un autre robot. Les membres humains ne bougent tout simplement pas comme les bras robotiques, ce qui complique la tâche d'AI. pour suivre et imiter les mouvements que nous utilisons pour aller dans nos vies quotidiennes.

Yu et Finn ont découvert comment surmonter cet obstacle en se concentrant simplement sur PR2 où l'objet devait aller, au lieu de Comment il fallait le déplacer. Ce faisant, ils ont aidé à ouvrir la porte à ceux qui peuvent non seulement nettoyer, mais aussi à ceux qui peuvent être facilement enseignés par des non-spécialistes.

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