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
  • Как искусственный интеллект помогает в изучении иностранного языка ?
  • Технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они развиваются так быстро, что люди не успевают за ними. Мы не можем отрицать его силу или
  • Mail.Ru Group запустили чемпионат по искусственному интеллекту Mini AI Cup #3!
  • На конец лета выпало событие, которое наверняка заинтересует многих любителей поразмышлять о будущем разумных машин. Неделю назад, 30 августа,
  • Искусственный интеллект против команды профессиональных геймеров в DOTA 2. Кто победит?
  • Искусственный интеллект уже подтвердил, что может легко расправится со своими соперниками людьми, играя с ними в шахматы, Го или покер. Как он
  • Обработку разведданных с дронов США поручат искусственному интеллекту
  • Как известно, большинство частных компаний избегают использовать свой потенциал при разработке систем искусственного интеллекта для оборонных целей.
Последние комментарии
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
На сегодня развитие IT в США значительно опережает состояние в России, где нет своего компьютера, нет своей операционной системы, нет своей
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
про квантовые коммуникации прочитал - интересно. Спасибо. Про любовь - не увидел. Жалко.
Топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта
Спасибо, перечень интересный, но знакомый. Единая проблема всех ИИ-разработчиков - не понимание того, что сознание - это не статистика, а пойти по
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
Технологическая сингулярность по мнению Вернора Винджа будет развиваться следующим образом: 1. Компьютеры обретут сознание, и возникнет мощный ИИ; 2.
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
Может ли технологическая сингулярность, т.е. взрывное ускорение научно-технического прогресса, появиться только в России или необходимо, чтобы она
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1511
1  
Всего комментариев 49
1  
Пользователей 48