Ученые научили роботов учиться
Новая система обучения для роботов создана в результате совместной работы ученых Эдинбургского и Чжэцзянского университетов, 10 декабря пишет журнал Science Robotics.
Ученые пояснили, что их разработка основана на том, что робот, подключенный к нейронной сети, может на примерах учиться не только новым функциям, но и новым движениям.
В ходе своей работы исследователи объединили модели роботов разных сложностей, чтобы обучить их с помощью глубоких нейронных сетей разным навыкам.
Также, в ходе испытаний этих моделей, им удалось научить роботов изучать эти навыки. Для этого учеными–робототехниками в рамках научного эксперимента было запущено одновременно обучение разных роботов движениям разной сложности. Например, один учился ходить, другой — обходить препятствия. Когда все движения устройствами были освоены, их подключили к нейронной сети, и в последствии они смогли взаимодействовать друг с другом, давать сигналы другим устройствам, требующим особых навыков.
В результате этого эксперимента роботов удалось натренировать, например, самостоятельно вставать со скользкого пола, действовать по правилам, если сломан один из двигателей.
Напомним, компьютерная модель нейронной сети была разработана в 1943 году учеными Мак-Каллоком и Питтсом. В основу их модели легли математические алгоритмы и теория деятельности головного мозга.
Отметим, в настоящее время нейронные сети применяются достаточно широко — в системах разпознавания людей, банками — при принятии решений по кредитным продуктам.
