طريقة لتبسيط تدريب الباحثين على الروبوتات

ووفقاً لوكالة آنا للعلوم والتكنولوجيا، يمكن للروبوتات أداء أنشطة مختلفة من خلال تلقي التدريب بناءً على بيانات العالم الحقيقي ؛ ولكن إذا كان من الممكن تجاوز هذه الخطوة، فيمكن جعل الروبوتات المختلفة أسرع. في هذا الصدد ، طورت شركة "ديب مايند" التابعة لـ جوجل نموذجًا للذكاء الاصطناعي يتم تحسينه ذاتيًا يسمى "روبوكيت"، والذي ربما يكون المفتاح لبناء الأدوات التي يمكنها إنشاء بيانات تدريب جديدة ، وبالتالي تحسين تقنياتها دون تدخل بشري.

في جزء من تقريرهم ، كتب الباحثون عن هذا: "الروبوت يتعلم أسرع بكثير من النماذج الأخرى. أيضا، يمكن لهذه الأداة تعلم أنشطة جديدة بأقل من 100 عرض توضيحي ؛ لأنه يستخدم تجمع بيانات أوسع وأكثر تنوعًا. قدرتها على تسريع البحث الآلي وتقليل الحاجة إلى الإشراف البشري. هذه خطوة مهمة نحو إنشاء روبوتات للأغراض العامة.

يضيف الباحثون: "يعتمد النموذج الجديد على نموذج ديب مايند متعدد العروض المسمى جاتو، والذي يمكنه معالجة اللغة والصور والأنشطة في البيئات المحاكاة والفيزيائية. استخدم الباحثون إطار عمل جاتو، وهو عبارة عن مجموعة بيانات تدريبية كبيرة من الصور والأنشطة المتسلسلة للأذرع الروبوتية التي تؤدي أنشطة مختلفة. بعد ذلك ، قاموا بتدريب Robo-Kat في خمس خطوات.

قام تباين التدريب بتعليم نموذج الذكاء الاصطناعي للتحكم في الأذرع الروبوتية المختلفة بعد بضع ساعات. تعلم "الروبوت" هذه العملية بسرعة. مع تعلم منظمة العفو الدولية المزيد من الأنشطة ، تحسنت عملية التدريب الخاصة بها. كانت الإصدارات المبكرة من "الروبوت" ناجحة بنسبة 36٪ في أداء الأنشطة غير المرصودة ؛ لكن الروبوت الأحدث والأكثر تقدمًا ، الذي تم تدريبه على مجموعة متنوعة من الأنشطة ، حقق ضعفًا في أداء نفس النشاط.