Обзор тенденций развития робототехники. Обучение роботов при помощи глубинного обучения (deep learning)

Обзор тенденций развития робототехники. Обучение роботов при помощи глубинного обучения (deep learning)

Наверное уже все заметили значительные прогрессы в области робототехники и искусственного интеллекта. Вот лишь некоторая часть того что произошло в 2016 году.

Революция в области робототехники в Китае

Промышленные роботы в КитаеКрупнейшая экономика в мире сделала очень смелый шаг и начала заполнять свои заводы передовыми производственными роботами. Правительство Китая надеется, что это поможет стране сохранить уровень своей промышленности, поднимет заработную плату трудящихся и производство станет самым эффективным и технологичным в мире. Такому проекту необходимы самые продвинутые и экономичные роботы, чтобы получить более экономический и технологический эффект.

Китай не чужд на такие технологические перевороты, и уже вложил значительные средства в робототехнику. Тем менее, масштаб его новой революции будет значительным. Провинция Гуандун, центр китайского производства, уже пообещала инвестировать $154 млрд в производство новейших роботизированных машин. Основатель компании Foxconn, компании, которая нанимает огромное количество рабочих, которые создают такие устройства, как iPhone от Apple, заявил что его компания готова выпускать более миллиона роботов в ближайшие несколько лет.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Роботы всегда были очень эффективны для точной и монотонной работы, но по большей части они не очень умные. Вот поэтому они используются только для конкретной задачи. Это также объясняет, почему они не могу легко адаптироваться к новой задаче, и совсем не справляются с незнакомой. Но и решение этой проблемы было найдено, благодаря новым методам и алгоритмам обучения, которые позволяют роботам учиться гораздо быстрее и эффективнее.

Существуют различные методы, позволяющие роботу обучаться, а некоторые уже дают многообещающие результаты в исследовательских лабораториях по всему миру.

Один из подходов, в частности, имеет большое влияние в промышленной робототехнике. Глубокое обучение (deep learning), которое используется для обучения больших искусственных нейронных сетей, доказала свою незаменимость для обучения роботов, она помогает им распознавать содержание картинок, видео и даже аудио. Некоторые компании стремятся использовать этот подход для обучения своих роботов.

Обмен знаниями между роботами

Еще одна тенденция — это обмен полученными знаниями между роботами. Это может ускорить процесс обучения позволяя роботу мгновенно извлечь всю пользу из знаний других роботов. Более того, благодаря этому подходу, даже два совершенно разных робота могли бы учить друг друга, как распознавать определенные объекты или выполнить новое задание.

На данный момент реализуются несколько проектов, направленных на обеспечение простого, эффективного способа для роботов, чтобы объединить свои знания через интернет. И не трудно представить как это будет работать в промышленных установках, для таких задач, как выявления и захвата различных объектов.


искусственные нейронные сети робототехника роб
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • В Москве пройдет один из крупнейших хакатонов в мире в сфере искусственного интеллекта
  • PicsArt, ведущая творческая платформа для создания контента и визуализации историй в социальных сетях с более чем 100 миллионами активных
  • Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» меняет взгляды на Технологическую Сингулярность
  • Учёные полагают, что Технологическая Сингулярность наступит тогда, когда Сильный Искусственный Интеллект будет способен самостоятельно создавать себе
  • Навыки голосовых помощников от Amazon, Google, Microsoft и Яндекс
  • После лекции директора по маркетингу умного помощника Алисы, Даниилы Колесникова, меня посетило вдохновение и любопытство. Так как мы сами сейчас
  • Конкурс идей от лаборатории Касперского - Kaspersky Start Russia
  • Если ты инициативный лидер, у тебя есть знания в области IT и тебе хотелось бы возглавить собственный проект в лаборатории Касперского, то подай
  • Смарт-города, умный транспорт и инновации для ЖКХ: что обсуждали на конференции «Интернет вещей»
  • Интернет вещей для промышленности, транспорта, ЖКХ и торговли: в Москве обсудили развитие и внедрение технологии. Конференция «Интернет вещей»,
Последние комментарии
5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android
какой это искусственный разум мне смешно не пудрите людям мозги ,голосовой поисковик- это интелект ха ха ну вы тут и загибаете фантастику
5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android
Всё вышеперечисленное назвать интеллектом можно с большущей натяжкой. Так, программки-автоматы с почти хорошим распознаванием несложной речи.
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
У нас очень странный народ, если что не понимает, то обязательно надо сунуть в морду. Зачем? А не лучше ли поинтересоваться, почему именно так? У
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
Господин Чернов. Поясню. Любой инструмент, даже прозаическая кофемолка, проходят процедуру стендовых испытаний. Сертификат соответствия
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
     " И странная картина получается в коридорах власти ". Странная картина  получается, если полагать, что власть эта поставлена для решения задач
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1533
0  
Всего комментариев 65
0  
Пользователей 56