[Робототехника, Научно-популярное, Искусственный интеллект] Google AI представили новый метод оценки для обучения роботов
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286
Google AI представили новый метод оценки искусственного интеллекта DeformableRavens с открытым исходным кодом для ускорения работы роботов-манипуляторов при сборке деформируемых объектов. 
Роботы-манипуляторы на основе ИИ используются для сборки изделий на производствах. Появившиеся за последние несколько лет типы захватов позволили роботам управлять объектами произвольных размеров с жёсткими границами. При этом проблема манипулирования деформируемыми объектами не решена. Для манипуляции предметами роботу необходимо знать их конфигурацию. Структура твёрдых предметов остаётся неподвижной при взаимодействии, что упрощает работу ИИ. У таких предметов, как ткань, неподвижна только одна точка, остальные смещаются при взаимодействии. Алгоритмам трудно предсказывать динамику деформируемых объектов, когда речь идёт о многоэтапных задачах. Предыдущие разработки позволили роботам манипулировать деформируемыми одномерными и двумерными объектами, но мало изучали вопросы многоэтапного взаимодействия с объёмными деформируемыми структурами. Новому методу предшествовала разработанная исследователями архитектура Transporter Networks. С её помощью роботы манипулируют жёсткими предметами и учитывают пространственные характеристики объекта и среды благодаря вводным данным в виде изображений. ИИ ориентируется и принимает решения по пространственным перемещениям на основе визуальных данных. 14 мая Google AI представила новый метод оценки с открытым кодом DeformableRavens, основанный на Transporter Networks. К набору данных из оригинальной архитектуры добавили изображения цели взаимодействия, которые совместили с изображениями текущей среды и объектов. Чтобы достичь необходимого результата, робот должен поместить объект как можно ближе к указанной на изображении конфигурации.Извините, данный ресурс не поддреживается. :( DeformableRavens включает в себя 12 задач по взаимодействию с одномерными (кабель), двумерными (ткань) и трёхмерными (мешок) деформируемыми объектами. Для оценки работоспособности модели положение объектов задавалось случайным образом. За счёт этого код обучает ИИ сложным пространственным взаимодействиям. Во время испытаний исследователи столкнулись с проблемой выпадения предметов из мешка. Робот располагал кубик на внешней поверхности сумки вместо необходимого расположения, или некорректно определял позицию, из-за чего кубик выпадал из сумки. Когда кубик попадал на внешнюю поверхность сумки, робот останавливался и не мог выполнять дальнейшие действия. В будущих работах исследователи собираются добавить в тест модификацию последовательностей благодаря которым робот будет распознавать и исправлять собственные ошибки. По словам исследователей, предложенный ими метод с использованием изображений в качестве вводных данных эффективнее, чем подходы на основе прогнозирования положений точек объекта при перемещении или истинного положения в пространстве. После доработки и испытаний на реальных физических объектах исследователи планируют внедрить DeformableRavens на производства с целью повышения скорости и качества работы автоматизированных устройств.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Читальный зал, Научно-популярное, Здоровье] Удаление кисты малой слюнной железы. Как это делается?
- [IT-компании] eBay вводит бан на продажу эротического контента на площадке
- [Разработка веб-сайтов, Программирование, Haskell, Функциональное программирование] Создаем веб-приложение на Haskell с использованием Reflex. Часть 3
- [Python, Программирование] Функция property() в Python (перевод)
- [Системное администрирование, MySQL, Серверное администрирование, Администрирование баз данных] Создаем базу данных MySQL с Ansible (перевод)
- [Программирование, Java] Отправка электронных писем с помощью Spring (перевод)
- [Поисковые технологии, Клиентская оптимизация, Интернет-маркетинг, Поисковая оптимизация] Как за полгода мы вывели сайт сети аптек в лидеры тематики и увеличили трафик в 3 раза
- [Тестирование игр] 7 методов тестирования игр (перевод)
- [C++, Unreal Engine, DevOps] IncrediBuild: Как ускорить сборку и анализ вашего проекта
- [C++, Unreal Engine, DevOps] IncrediBuild: How to Speed up Your Project's Build and Analysis
Теги для поиска: #_robototehnika (Робототехника), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_roboty (роботы), #_robototehnika (робототехника), #_ii (ии), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_benchmark (бенчмарк), #_benchmarki (бенчмарки), #_robototehnika (
Робототехника
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 14-Май 22:28
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца |
|
|
Google AI представили новый метод оценки искусственного интеллекта DeformableRavens с открытым исходным кодом для ускорения работы роботов-манипуляторов при сборке деформируемых объектов.  Роботы-манипуляторы на основе ИИ используются для сборки изделий на производствах. Появившиеся за последние несколько лет типы захватов позволили роботам управлять объектами произвольных размеров с жёсткими границами. При этом проблема манипулирования деформируемыми объектами не решена. Для манипуляции предметами роботу необходимо знать их конфигурацию. Структура твёрдых предметов остаётся неподвижной при взаимодействии, что упрощает работу ИИ. У таких предметов, как ткань, неподвижна только одна точка, остальные смещаются при взаимодействии. Алгоритмам трудно предсказывать динамику деформируемых объектов, когда речь идёт о многоэтапных задачах. Предыдущие разработки позволили роботам манипулировать деформируемыми одномерными и двумерными объектами, но мало изучали вопросы многоэтапного взаимодействия с объёмными деформируемыми структурами. Новому методу предшествовала разработанная исследователями архитектура Transporter Networks. С её помощью роботы манипулируют жёсткими предметами и учитывают пространственные характеристики объекта и среды благодаря вводным данным в виде изображений. ИИ ориентируется и принимает решения по пространственным перемещениям на основе визуальных данных. 14 мая Google AI представила новый метод оценки с открытым кодом DeformableRavens, основанный на Transporter Networks. К набору данных из оригинальной архитектуры добавили изображения цели взаимодействия, которые совместили с изображениями текущей среды и объектов. Чтобы достичь необходимого результата, робот должен поместить объект как можно ближе к указанной на изображении конфигурации.Извините, данный ресурс не поддреживается. :( DeformableRavens включает в себя 12 задач по взаимодействию с одномерными (кабель), двумерными (ткань) и трёхмерными (мешок) деформируемыми объектами. Для оценки работоспособности модели положение объектов задавалось случайным образом. За счёт этого код обучает ИИ сложным пространственным взаимодействиям. Во время испытаний исследователи столкнулись с проблемой выпадения предметов из мешка. Робот располагал кубик на внешней поверхности сумки вместо необходимого расположения, или некорректно определял позицию, из-за чего кубик выпадал из сумки. Когда кубик попадал на внешнюю поверхность сумки, робот останавливался и не мог выполнять дальнейшие действия. В будущих работах исследователи собираются добавить в тест модификацию последовательностей благодаря которым робот будет распознавать и исправлять собственные ошибки. По словам исследователей, предложенный ими метод с использованием изображений в качестве вводных данных эффективнее, чем подходы на основе прогнозирования положений точек объекта при перемещении или истинного положения в пространстве. После доработки и испытаний на реальных физических объектах исследователи планируют внедрить DeformableRavens на производства с целью повышения скорости и качества работы автоматизированных устройств. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Робототехника ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 14-Май 22:28
Часовой пояс: UTC + 5