» Поразительная ловкость роботов может преобразить производство
06.06.2017 8:13

Поразительная ловкость роботов может преобразить производство

Источник перевод для gearmix ()

dims

Роботизированные руки могут играть на барабане и даже плавно вращать объекты, но хватать незнакомые предметы у них не очень-то получается. Поэтому созданный специалистами Калифорнийского университета в Беркли робот DexNet 2.0, который с помощью глубинного обучения может с вероятностью в 99 процентов схватить случайный реальный объект, столь замечателен. Более того, устройство, разработанное при участии Amazon, Google и Toyota, может быть использовано на производстве и в снабжении в ближайшем будущем.

Систему глубинного обучения DexNet 2.0 исследователи тренировали, обращаясь к огромному архиву 3D-объектов и подходящих для их захвата позиций. Использование виртуальных, а не реальных, объектов позволило обучить искусственный интеллект гораздо быстрее. Джеф Малер из Калифорнийского университета в Беркли рассказал MIT Technology Review: «Мы можем создать достаточное количество данных для обучения глубинных нейронных сетей за один день вместо того, чтобы тратить месяцы, испытывая настоящего робота».

После обучения искусственного интеллекта исследователи подключили систему к стандартной роботизированной руке, оснащённой обычной 3D-камерой. При взаимодействии с новым объектом система быстро определяла, как лучше его схватить. Если уверенность системы в успешности процесса превышала 50 процентов, ей удавалось правильным образом схватить предмет в 98 процентах случаях. Если уверенность составляла ниже 50 процентов, система вначале притрагивалась к объекту, чтобы обдумать, как лучше его взять, а затем успешно справлялась с задачей в 99 процентах случаев – по словам разработчиков, показатели их системы значительно лучше по сравнению с другими подобными.

Исследователи предполагают, что новый метод обучения вкупе с облачным хранением данных и вычислениями, может приблизить использование роботов на производстве и даже в нетрадиционных условиях наподобие больниц. Поэтому неудивительно, что исследование активно поддерживают такие производители как Toyota, Siemens и Amazon. Последний также проводит специальные соревнования, которые выявляют самого лучшего робота, способного достать товары с полок на складе, чтобы составить заказ.

Технология глубинного обучения полезна индустрии, позволяя таким руководителям как Джефф Безос сокращать количество работников склада и экономить деньги. Тем не менее, технология придётся не по нраву сотрудникам, которые лишатся работы, а также она увеличит разрыв между такими богатейшими титанами как Безос и обычными людьми, что вновь обращает внимание на необходимость подходить к решению проблем использования искусственного интеллекта не только с технической, но и с политической точки зрения.



ПОХОЖИЕ ЗАПИСИ


© Gearmix 2013
Права на опубликованный перевод принадлежат владельцам вебсайта gearmix.ru
Все графические изображения, использованные при оформлении статьи принадлежат их владельцам. Знак охраны авторского права распространяется только на текст статьи.
Использование материалов сайта без активной индексируемой ссылки на источник запрещено.

Понравилась статья?
Поделись с друзьями!

x

Комментарии запрещены.