ПОСЛЕЗАВТРА

Исследователи интегрируют ИИ в роботов для лучшего понимания физического мира

Современные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники направлены на создание систем, способных не только обрабатывать информацию, но и взаимодействовать с физическим миром. Для этого исследователи разрабатывают методы, позволяющие ИИ обучаться через физическое взаимодействие, что способствует более глубокому пониманию окружающей среды и улучшению навыков выполнения сложных задач.

Один из подходов заключается в использовании имитационного обучения, при котором роботы обучаются, наблюдая за действиями человека и повторяя их. Например, компания Physical Intelligence разрабатывает модели, позволяющие роботам выполнять такие задачи, как складывание одежды или уборка помещений, обучаясь на основе большого объёма данных, собранных при выполнении этих действий человеком.

Другой метод — обучение с подкреплением, где роботы совершенствуют свои навыки через пробу и ошибку, получая обратную связь от окружающей среды. Это позволяет им адаптироваться к новым ситуациям и улучшать эффективность выполнения задач.

Интеграция ИИ в физические системы открывает новые возможности для робототехники, позволяя создавать машины, способные к более сложным и разнообразным действиям. Однако перед исследователями стоят значительные вызовы, включая необходимость сбора большого объёма данных для обучения и обеспечение безопасности взаимодействия роботов с окружающей средой.

www.tgoop.com/zen_dat/1167

222 viewsFeb 11 at 13:05

Исследователи интегрируют ИИ в роботов для лучшего понимания физического мира

Современные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники направлены на создание систем, способных не только обрабатывать информацию, но и взаимодействовать с физическим миром. Для этого исследователи разрабатывают методы, позволяющие ИИ обучаться через физическое взаимодействие, что способствует более глубокому пониманию окружающей среды и улучшению навыков выполнения сложных задач.

Один из подходов заключается в использовании имитационного обучения, при котором роботы обучаются, наблюдая за действиями человека и повторяя их. Например, компания Physical Intelligence разрабатывает модели, позволяющие роботам выполнять такие задачи, как складывание одежды или уборка помещений, обучаясь на основе большого объёма данных, собранных при выполнении этих действий человеком.

Другой метод — обучение с подкреплением, где роботы совершенствуют свои навыки через пробу и ошибку, получая обратную связь от окружающей среды. Это позволяет им адаптироваться к новым ситуациям и улучшать эффективность выполнения задач.

Интеграция ИИ в физические системы открывает новые возможности для робототехники, позволяя создавать машины, способные к более сложным и разнообразным действиям. Однако перед исследователями стоят значительные вызовы, включая необходимость сбора большого объёма данных для обучения и обеспечение безопасности взаимодействия роботов с окружающей средой.

BY ПОСЛЕЗАВТРА