Forwarded from Robotics Channel
#dex_net #arm #перевод
Роботы хорошо справляются с задачами, которые им показали как делать. Когда речь идёт о новых задачах, робот не всегда способен правильно подобрать решение. Например, когда речь идёт о неизвестной ранее форме объекта, который необходимо поднять. На помощь тут приходят системы машинного обучения, такие как Dex-net.
Принцип работы Dex-net схож с человеческим. Чтобы поднять предмет робот, как и человек, сначала вспоминает предметы со схожей формой и вспоминает как он его схватывал в прошлом.
Исследователи загрузили больше 6 миллионов 3D объектов в систему, чтобы она виртуально обучалась находить точки схватывания. На данном этапе искусственный интеллект тратит меньше секунды на поиск способа поднять предмет.
В планах у ученых выложить в общий доступ базу данных объектов и их контрольных точек.
Исходные коды проекта на github https://amp.gs/m8K4
Incrussia https://amp.gs/m8KV (ru)
Techcrunch https://amp.gs/m8KE (eng)
Berkley News https://amp.gs/m8K9 (eng)
Роботы хорошо справляются с задачами, которые им показали как делать. Когда речь идёт о новых задачах, робот не всегда способен правильно подобрать решение. Например, когда речь идёт о неизвестной ранее форме объекта, который необходимо поднять. На помощь тут приходят системы машинного обучения, такие как Dex-net.
Принцип работы Dex-net схож с человеческим. Чтобы поднять предмет робот, как и человек, сначала вспоминает предметы со схожей формой и вспоминает как он его схватывал в прошлом.
Исследователи загрузили больше 6 миллионов 3D объектов в систему, чтобы она виртуально обучалась находить точки схватывания. На данном этапе искусственный интеллект тратит меньше секунды на поиск способа поднять предмет.
В планах у ученых выложить в общий доступ базу данных объектов и их контрольных точек.
Исходные коды проекта на github https://amp.gs/m8K4
Incrussia https://amp.gs/m8KV (ru)
Techcrunch https://amp.gs/m8KE (eng)
Berkley News https://amp.gs/m8K9 (eng)
Inc. Russia
Ученые представили самого ловкого робота в мире
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли представили робота Dex-Net, который с помощью искусственного интеллекта может хватать объекты, которые он никогда не видел, пишет TechCrunch. Устройству удается поднять до 99% новых для него объектов.