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谷歌发明了自主学习机器人,1.5小时即能学会行走

【人工智能网】

机械人能本身学会走路了。

 

3月4日,据外洋科技媒体Tech Xplor报导,谷歌(Google)、佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)和加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的研讨人员团结宣布了一篇论文,细致引见了他们构建的一个经由过程AI手艺自学走路的机械人。

 

这个四足机械人名为Rainbow Dash,它只需消费约数个小时,就可以本身学会向前、向后以及摆布转弯等活动。

 

论文中的测试数据显现,Rainbow Dash在坚固平整的地面上学会走路只须要1.5个小时,在影象海绵材质的床垫上约需5.5个小时,在镂空的地毯上约须要4.5个小时。

▲四足机械人名为Rainbow Dash

 

此前,大多数机械人的强化进修都是在建模的仿真环境中举行,直到假造机械人的算法充足完美,可以平安运转,研讨人员才会将搭载该算法的机械人安排在实际环境中实验。机械人在行走时,平常须要工资干涉干与,如跌倒时,须要有人扶起来。

 

这类要领可以防备机械人在重复实验的过程当中,对周围环境形成损伤。但建模平常耗时长、用度高,且实际环境复杂多变。

 

将机械人直接放在实际环境中举行练习,可以让它们很好地顺应本身所处的环境以及类似环境,但这须要手艺的协助。

 

Rainbow Dash连系了深度进修和强化进修两种差别范例的AI手艺,具有直接安排于实在环境中举行练习的前提。

 

该机械人没有任何特地的传授教养机制,比方,人工指点或输入有标签的培训数据等。它完整依托深度进修和强化进修手艺。

 

深度进修手艺可以使机械人体系处置惩罚和评价其身处的环境,从而取得原始数据,并构造已有的知识结构使之不停改良本身的机能。

 

强化进修手艺则可以使机械人的算法重复实验、进修怎样实行使命,并依据完成的水平来取得嘉奖。也就是说,当机械人善于实行某个步骤时,其嘉奖会增添,从而建立一种反应机制,促使机械人进修最好要领。

 

不过,Rainbow Dash并没有完整落空人类的干涉干与。当它不警惕脱离了底本要进修的空间,研讨人员会对其举行干涉干与。比方,研讨人员建立了边境,机械人可以在该边境内进修走路,以防备它脱离该地区。

 

同时,研讨人员还设想了特定的算法来防备机械人跌倒。

▲四足机械人Rainbow Dash在进修走路

 

据《贸易内情》(Business Insider)报导,谷歌研讨负责人谭杰(Jan Tan)示意,这项研讨消费了约一年时候才完成。

 

谭杰称,该研讨仍处于初期阶段。下一步,研讨人员计划在林林总总的机械人上,以及更多样化的环境中测试这一进修体系。

 

据Tech Xplor报导,斯坦福大学助理传授切尔西·芬恩(Chelsea Finn)示意,将人类干涉干与从机械进修的过程当中撤离,是件很难题的事变。机械人可以自立进修,将使其可以更好地顺应实际生活天下,而不是在实验室里。

 

用AI算法让机械人具有自立进修才能,是当前很多科研人员的研讨方向。

 

据南加州大学维特比工程学院(USC Viterbi School of Engineering)网站音讯,3月11日,该校的研讨人员发清楚明了第一个模仿动物类肌腱驱动的机械人四肢。

 

该机械人经由过程算法,能构建属于本身的肢体和环境内部头脑导图,并像动物一样经由过程三肌腱、双关节肢体等来学会怎样走路,且不须要明白的编程。

 

南加州大学的生物医学工程师弗朗西斯科·瓦莱罗·库瓦斯(Francisco ValeroCuevas)示意,这项手艺也许能为残疾人供应反应速度更快的假肢,也可能让机械人平安地举行太空使命,以及尝试举行一些搜刮和救济使命等。

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