AI Training: Как мишките ни карат да виждаме с роботиката!

AI Training: Как мишките ни карат да виждаме с роботиката!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Изследователи от Техническия университет в Мюнхен (TUM) постигнаха значителен напредък в областта на изкуствения интелект (AI). Открихте, че изкуствените невронални мрежи, които са обучени с биологични данни от ранното развитие на чувството за зрение, развиват подобрена способност за прогнозиране на движенията. Това е не само за хората и животните, но и за приложенията в роботиката и шофирането на автономни. Резултатите от изследванията показват, че обучението на невронните мрежи може да бъде оптимизирано чрез превантивна програма, която се провежда в ретината преди раждането.

Превантивното обучение, което се случва при гръбначни животни, преди да отворите очите ви, се състои от спонтанни модели на активност. Тази дейност разпространява вълнообразна върху нервната тъкан на окото и координира ранното превключване на ретината с визуалната система на мозъка. Както обяснява Юлиджана Гьорджиева, професор по изчислителни невронауки в TUM, тази концепция за естествено обучение може да доведе до изкуствени невронални мрежи да работят по -ефективно, защото са подготвени за един сценарий от самото начало.

Връзката на AI и роботика

Резултатите от това изследване са особено актуални в контекста на роботиката, където AI все повече гарантира по -голяма гъвкавост и адаптивност. В миналото роботите са били твърди машини, които изпълняват само предварително програмирани задачи. Благодарение на напредъка в AI, роботите вече могат да видят, усещат и реагират на промените в средата си. Това има далечни ефекти върху различните области на прилагане на роботика, като например в индустриалното производство и сервизната роботика.

В индустриалната роботика се използват AI-базирани системи за обработка на изображения, които позволяват контрол на качеството и могат да разпознаят грешки. Прогнозната поддръжка също помага да се идентифицират потенциалните повреди на ранен етап. Планирането на движението и избягването на сблъсъка в реално време също е от решаващо значение, особено за сътрудничество между човека-робот. Това води до значително подобрение на ефективността и сигурността на производството.

разнообразие от възможни употреби

Приложенията на AI в сервизната роботика са разнообразни. Това включва домакински роботи като прахосмукачки и роботизирани коефициенти, които все повече се поверяват на нови задачи. Роботите поемат задачи за обслужване в индустрията на хотелиерството, докато в лекарството има поддръжка на роботи за диагнози и грижи. Автономните роботи се използват и в селското стопанство за ефективно редактиране на полета.

Бъдещето на роботиката също се оформя от разработки като напредналата машинна интелигентност (AMI). Експерти като Yann Lecun Von Meta подчертават необходимостта от разработване на световни модели, за да се даде възможност на машините по -задълбочено разбиране на тяхното обкръжение. Ето и голям потенциал и редица предизвикателства, като изясняване на ролите на AI и човешката интелигентност, които трябва да бъдат обхванати.

Като цяло настоящите разработки показват, че AI предлага големи възможности за роботика, но също така повдига потреблението на ресурси и етичните въпроси. За изследователите на TUM е ясно: Иновативното обучение за невронни мрежи може да бъде ключът за по -нататъшно насърчаване на интегрирането на изкуствения интелект в новите технологии.

За повече информация по тази вълнуваща тема, моля, посетете статиите от tum и robotikverband