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Ce robot Siemens peut attraper n’importe quel objet de n’importe quelle manière, la première fois

Ce robot Siemens peut attraper n'importe quel objet de n'importe quelle manière, la première fois

Ce robot Siemens peut attraper n'importe quel objet de n'importe quelle manière, la première fois

Le nouveau robot de Siemens et de chercheurs de l’UniversitĂ© de Californie Ă  Berkeley vaut la peine d’essayer pour ramasser n’importe quel objet.

Chez Omicrono, nous avons parlĂ© Ă  plusieurs reprises de l’apprentissage automatique; un système par lequel une IA est capable d’apprendre par elle-mĂŞme, sur la base de paramètres initiaux.

L’apprentissage automatique s’est avĂ©rĂ© très important dans le dĂ©veloppement d’une IA de plus en plus compliquĂ©e; algorithmes qui, autrement, prendraient des annĂ©es.

Repousser les limites de l’apprentissage automatique

Cependant, l’apprentissage automatique a un inconvĂ©nient; Et c’est que, forcĂ©ment, l’IA se trompera dans les premières occasions. Ce n’est qu’après de nombreuses tentatives que vous comprendrez quelle est la bonne solution. Cela peut ne pas ĂŞtre idĂ©al, selon le type de travail que nous voulons faire.

Il y a donc dĂ©jĂ  des chercheurs qui cherchent Ă  amĂ©liorer le concept d’apprentissage automatique; basĂ© sur la mĂŞme idĂ©e, mais en l’adaptant Ă  chaque utilisation. Par exemple, le dĂ©veloppement Ă  Berkeley et Siemens d’un robot capable de ramasser n’importe quel objet du premier coup.

En plus des pinces pour ramasser des objets, le robot a un capteur tridimensionnel et un rĂ©seau neuronal avec des informations sur toutes sortes d’objets; Les chercheurs ont inclus des informations sur les diffĂ©rents types de formes, leur apparence visuelle et leur comportement.

Lorsque le robot doit ramasser un objet, il vĂ©rifie dans la base de donnĂ©es des informations qui correspondent Ă  l’objet qu’il doit ramasser; Évidemment, il n’aura pas sauvegardĂ© la forme exacte de l’objet, ni les matĂ©riaux Ă  partir desquels il est fabriquĂ©.

Elrobot de Siemens capable de tout prendre

En utilisant l’apprentissage automatique, c’est le travail du robot de parvenir Ă  la conclusion de ce qui sera le meilleur moyen de ramasser un certain objet. C’est difficile Ă  faire la première fois, le système a donc un petit atout dans sa manche pour obtenir plus d’informations.

Si le robot est certain Ă  plus de 50% qu’il sait saisir l’objet, il tentera de le saisir. Mais si vous n’avez pas cette certitude, donnez-lui d’abord un petit coup, un petit coup de pouce; le robot analysera comment l’objet a rĂ©agi Ă  cette force, et arriver Ă  la conclusion du poids, du type de matĂ©riau et de la forme qu’il a.

Cela semble être une simple astuce, mais grâce à cela, le robot réussit la grande majorité du temps. Dans les tests, le robot a soulevé correctement des objets 99% du temps.

Cette technologie permet de crĂ©er des robots qui apprennent en une seule journĂ©e, au lieu des mois, vous avez besoin d’un système similaire. Cela permettrait Ă  Siemens de proposer des robots qui apprennent en un rien de temps après leur arrivĂ©e au travail.

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