AI -træning: Hvordan mus får os til at se med robotikken!

AI -træning: Hvordan mus får os til at se med robotikken!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Forskere ved det tekniske universitet i München (TUM) har gjort betydelige fremskridt inden for kunstig intelligens (AI). Du har fundet, at kunstige neuronale netværk, der er trænet med biologiske data fra den tidlige udvikling af synsfølelsen, udvikler en forbedret evne til at forudsige bevægelser. Dette er ikke kun vigtigt for mennesker og dyr, men også for applikationer inden for robotik og drivende autonome. Forskningsresultaterne viser, at uddannelsen af ​​de neurale netværk kan optimeres af et forebyggende program, der udføres i nethinden inden fødslen.

Den forebyggende træning, der forekommer i hvirveldyr, før du åbner dine øjne, består af spontane aktivitetsmønstre. Denne aktivitet spreder sig bølget på nervevævet i øjet og koordinerer den tidlige skift af nethinden med det visuelle system i hjernen. Som Julijana Gjorgjieva, professor i beregningsmæssige neurovidenskaber ved Tum, forklarer, kan dette naturlige træningskoncept have ført til kunstige neuronale netværk, der fungerer mere effektivt, fordi de er forberedt på et scenarie fra starten.

Forbindelsen mellem AI og Robotics

Resultaterne af denne forskning er især relevante i forbindelse med robotikken, hvor AI i stigende grad sikrer mere fleksibilitet og tilpasningsevne. Tidligere var robotter stive maskiner, der kun udførte forprogrammerede opgaver. Takket være fremskridtene i AI kan robotter nu se, føle og reagere på ændringer i deres miljø. Dette har langt nåede effekter på forskellige anvendelsesområder af robotik, såsom inden for industriel produktion og servicerobotik.

I industriel robotik bruges AI-baserede billedbehandlingssystemer, der muliggør kvalitetskontrol og kan genkende fejl. Forudsigelig vedligeholdelse hjælper også med at identificere potentielle fejl på et tidligt tidspunkt. Bevægelsesplanlægning og undgåelse af kollision i realtid er også afgørende, især for menneskelig-robot-samarbejde. Dette fører til en betydelig forbedring af effektivitet og sikkerhed i produktionen.

forskellige mulige anvendelser

Anvendelserne af AI i servicerobotik er forskellige. Dette inkluderer husholdningsrobotter såsom støvsugere og robotgræsplikanere, der i stigende grad får nye opgaver. Robot tager serviceopgaver i gæstfrihedsbranchen, mens der i medicinen er robotstøtte til diagnoser og pleje. Autonome robotter bruges også i landbruget til effektivt at redigere felter.

Robotikens fremtid er også formet af udviklinger som Advanced Machine Intelligence (AMI). Eksperter som Yann Lecun von Meta understreger behovet for at udvikle verdensmodeller for at muliggøre maskiner en dybere forståelse af deres omgivelser. Her er både et stort potentiale og en række udfordringer, såsom at afklare rollerne som AI og menneskelig intelligens, der skal dækkes.

Generelt viser den nuværende udvikling, at AI giver store muligheder for robotik, men også rejser ressourceforbrug og etiske spørgsmål. Det er klart for TUM -forskerne: Innovativ træning af neurale netværk kan være nøglen til yderligere at fremme integrationen af ​​kunstig intelligens i nye teknologier.

For mere information om dette spændende emne, kan du besøge artiklerne fra tum og robotikverband