Tashme robotet mund te imitojne veprimet e njerezve
Për të trajnuar modelet kryesore, një ekip i kompanisë Nividia kryesisht përdor të dhëna sintetike nga një mjedis i simuluar. Pra janë këto simulime të cilat bëjnë të mundur trajnime më të shpejta të robotëve.
Trajnimi në botën reale do të kërkonte shumë më tepër, dhe mund të ishte edhe më i rrezikshmëm. Ne mendojmë se duke përdorur simulimet është një paradigmë e fuqishme që shkon përpara për të trajnuar robotët të bëjnë gjëra që nuk ishin të mundshme më parë, vuri në dukje Birchfield. Fox përsëriti këtë dhe vuri në dukje se kjo nevojë për simulime është një nga arsyet pse Nvidia mendon se hardueri dhe softueri i tij është i përshtatshëm për këtë hulumtim. Ka një aspekt shumë të fortë vizual në këtë proçes trajnimi, pasi të gjitha, madje dhe sfondi i Nvidia në hardwerin grafik me siguri ndihmon. Fox pranoi se ende ka shumë hulumtime për të bërë duke qënë se shumica e simulimeve nuk janë ende fotorealiste, por që themelet kryesore për këtë janë tani në vend. Fillimisht , ekipi planifikon të zgjerojë gamën e detyrave që robotët mund të mësojnë dhe fjalorin e nevojshëm për të përshkruar ato detyra. Robotët industrial zakonisht kanë të bëjnë me përsëritjen e një detyre të përcaktuar pa pushim. Zakonisht, kjo do të thotë kryerjen e këtyre detyrave një distancë të sigurt nga njerëzit që i programuan ato.
Gjithnjë e më shumë, megjithatë, hulumtuesit po mendojnë tani se si robotët dhe njerëzit mund të punojnë bashkë dhe madje robotët të mund të mësojnë prej tyre. Pjesërisht, kjo është ajo që përqëndrohet në laboratorin e ri të robotikës të Nvidia në Seattle dhe ekipi hulumtues i kompanisë sot prezantoi disa nga punët e tij më të fundit rreth mësimit të robotëve duke vëzhguar njerëzit në Konferencën Ndërkombëtare për Robotikën dhe Automatizimin (ICRA) në Brisbane të Australisë. Siç tha Dieter Fox, drejtor i lartë i hulumtimit të robotikës në Nvidia, ekipi dëshiron të mundësojë këtë gjeneratë tjetër të robotëve që mund të punojnë në mënyrë të sigurt në afërsi të njerëzve. Por për ta bërë këtë, këta robotë duhet të jenë në gjendje të zbulojnë njerëzit, të ndjekin aktivitetet e tyre dhe të mësojnë se si mund t'i ndihmojnë njerëzit.
Ndërsa është e mundur për të trajnuar një algoritëm për të luajtur me sukses një lojë video duke përsëritur vazhdimisht dhe duke mësuar atë për të përmirësojë gabimet e saj, Fox argumenton se hapësira vendimtare për trajnimin e robotëve në këtë mënyrë është tepër e madhe për ta bërë këtë në mënyrë efikase. Në vend të kësaj, një ekip hulumtuesish të Nvidia të udhëhequr nga Stan Birchfield dhe Jonathan Tremblay, krijuan një sistem që u lejon atyre të mësojnë një robot për të kryer detyra të reja thjesht duke respektuar një njeri. Detyrat në këtë shembull janë shumë të drejtpërdrejta dhe nuk përfshijnë asgjë më shumë se të grumbullohen disa kube me ngjyrë. Por, është gjithashtu një hap i rëndësishëm në këtë udhëtim të përgjithshëm për të na mundësuar që ti mësojmë shpejt një detyrë të re robotëve.
Studiuesit kanë trajnuar një sekuencë të rrjeteve nervore për zbulimin e objekteve, lidhin marrëdhëniet midis tyre dhe më pas gjenerojnë një program për të përsëritur hapat që ai ka parë të kryejnë njerëzit. Hulumtuesit thonë se ky sistem i ri i lejoi ata të trajnonin robotin e tyre për të kryer këtë detyrë të vëzhgimit dhe ndjekjes së veprimeve, me një demonstrim të vetëm në botën reale. Një aspekt i mrekullueshëm i këtij sistemi është se gjeneron një përshkrim të lexueshëm të hapave që po kryen. Në këtë mënyrë, është më e lehtë për studiuesit të kuptojnë se çfarë ndodh kur gjërat shkojnë keq.
Më të lexuarat
