Algoritmy AI přinášejí robotické ruce o krok blíže k lidem

Kvalifikovaná zručná ruka. Půjčka: Shadow Robot Company

  • Shadow Robot Dexterous Hand je srovnatelný s lidskou rukou a reprodukuje všechny jeho stupně volnosti
  • Ačkoli je důmyslná manipulace s objekty základním každodenním problémem člověka, je stále velmi obtížné zvládnout autonomní robotické ruce.
  • Výzkumníci WMG University of Warwick, vyvinuli nové algoritmy umělé inteligence, aby se robot mohl naučit manipulovat s objekty, jako jsou lidé
  • V simulovaném prostředí se robotické ruce samy učí, jak koordinovat pohyby, provádět úkoly, jako je házet míčem, a otáčet perem.

Shadow Robot Dexterous Hand je robotické rameno velikosti, tvaru a pohybu lidské ruky, které se podobá lidské ruce. Vědci z University of Warwick ve WMG vyvinuli nové algoritmy AI, které umožňují robotickým rukám naučit se manipulovat s objekty.

Robotické ruce lze použít v mnoha aplikacích, jako je výroba, chirurgie a nebezpečné operace, jako je jaderná demontáž. Například robotické ruce mohou být velmi užitečné při sestavování počítače, když sběr mikročipů vyžaduje úroveň přesnosti, které v současné době mohou dosáhnout pouze lidské ruce. Ruční použití robotů na montážních linkách může dosáhnout vyšší produktivity při současném snížení dopadu rizikových situací na pracovní sílu.

https://www.youtube.com/watch?v=mUXluGnoDRk:

V novinách „Řešení náročných úkolů invenční manipulace prostřednictvím optimalizace tratí և posilování školení“ Vědci z University of Warwick WMG Profesor Ovan Iovan Montana ոկ Dr. Henry Charlesworth vyvinuli nové algoritmy AI nebo „mozky“ potřebné k tomu, aby se naučily koordinovat pohyby prstů a umožňovat manipulaci.

Pomocí fyzicky realistických simulací robotické paže Shadowa byli vědci schopni přinutit dvě ruce, aby skákaly, házely na sebe objekty a otáčely perem mezi prsty. Algoritmy se však neomezují pouze na tyto úkoly, ale mohou se naučit jakýkoli úkol, pokud lze simulovat. 3D modelování vyvinuté fyzickým modulem MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact) University of Washington,

Přístup vědců používá dva algoritmy. Nejprve plánovací algoritmus poskytuje některé hrubé příklady toho, jak by ruka měla provádět určitý úkol. Tyto příklady jsou poté použity algoritmem posilovacího tréninku, který samostatně ovládá manipulační dovednosti. Přijetím tohoto přístupu se vědcům podařilo dosáhnout výrazně lepších výsledků ve srovnání se stávajícími metodikami. Prostředí modelování jsou zpřístupněna veřejnosti pro použití jakýmkoli výzkumným pracovníkem.

Rukopis robotů

Kvalifikovaná zručná ruka. Půjčka: Shadow Robot Company

Nyní, když algoritmy v simulacích úspěšně fungovaly, bude tým profesora Montany i nadále úzce spolupracovat se Shadow Robotem na testování metodiky AI na reálném robotickém zařízení, které může vidět, jak ruka tlačí o krok dále pro použití v reálném životě. : ,

Ve druhém příspěvku:PlanGAN. Modelové plánování s několika odměnami pro mnoho účelů Na konferenci NeurIPS v roce 2021 vědci WMG vyvinuli nový, běžný přístup AI, který umožňuje robotům naučit se úkoly, jako je dosah a pohyb objektů, což dále zlepší programy pro manipulaci rukou.

Profesor profesora Wovan University of Warwick John Montana komentuje: „Budoucnost digitalizace závisí na algoritmech AI, které se mohou učit samy. Může vyvinout algoritmy, které umožní, aby se stínový robot bez něj choval jako skutečný člověk. Investice je zajímavým krokem vpřed. „Tyto autonomní ruce by mohly být později použity k dodání robotických chirurgů, zvýšení produktivity montážních linek a nahrazení lidí na nebezpečných místech, jako je například likvidace bomb.“

„V budoucnu umožníme robotům vnímat prostředí stejně přesně jako lidé, a to nejen pomocí algoritmů počítačového vidění, které vidí svět, ale také pomocí senzorů, které detekují teplotu, výkon a vibrace, aby se robot mohl naučit, co má dělat.“ když cítí tyto pocity. “

Rich Walker, generální ředitel Shadow Robot v Londýně, komentuje:
„Když jsme začali budovat chytré ruce, bylo to proto, že jsme nikoho nemohli chytit, aniž bychom si je vybudovali. O dvacet let později nyní vidíme vědce, stejně jako vědce, kteří plní příslib vybavení vytvořením algoritmů, které jsou dostatečně chytré na to, aby ovládaly robotickou ruku. Možná se brzy dočkáme nadlidského výkonu? “

Odkazy:

„Ovan ovan Henryho Charlese jovan Montana“, ovan ovan Henryho Charlese Montana S „Řešení trikových úkolů výzkumné výzvy optimalizací trajektorie a posilováním školení“, 2020 Výpočetní technika> Robotika,
arXiv: 2009.05104:

Henry Charlesworth ovan ovan iovan Montana “PlanGAN. Modelové plánování s několika odměnami pro mnoho účelů “, 2020. 1. června Výpočetní technika> Strojové učení,
arXiv: 2006.00900:

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Vědci navrhují vzorky tekutých krystalů s vlastním pohonem

Nový výzkum ukazuje, že pohyb tekutých krystalů lze použít k nasměrování vývoje autonomních materiálů, které dokáží snímat vstupy, zesilovat signály a dokonce vypočítávat informace....

Činnosti v rizikových kruzích mozku mohou předpovídat změny cen akcií

Podle Společnost pro neurovědy 8. března 2021 Celý mozek potvrzuje, že aktivita v predikovaných oblastech předpovídá směr a skloňování ceny akcií. Nahoře, směr ceny akcií:...

Nenásytná poptávka po konopí vytváří obrovskou uhlíkovou stopu

Emise skleníkových plynů z životního cyklu pěstování konopí modelované v USA po celém světě Uznání: Hailey Summers / Colorado State University Vědci z Colorado State...

Hubble objevil nádhernou hvězdnou školku

po Evropská kosmická agentura / Hubble 8. března 2021 AFGL 5180, školka krásných hvězd v souhvězdí Blíženců (Gemini), byla zachycena Hubbleovým kosmickým dalekohledem. Poděkování: ESA /...

Biologové a matematici z MIT odhalují, jak se vajíčka tak zvětšují

Zasunuté ošetřovatelské buňky ovocných mušek vytlačují jejich obsah do velké vaječné buňky. Uznání: Jasmine Imran Elsus Růst vajec závisí na fyzikálních jevech, které brání...

Newsletter

Subscribe to stay updated.