Εκπαίδευση AI: Πώς τα ποντίκια μας κάνουν να δούμε με τη ρομποτική!

Εκπαίδευση AI: Πώς τα ποντίκια μας κάνουν να δούμε με τη ρομποτική!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Οι ερευνητές του Τεχνικού Πανεπιστημίου του Μονάχου (TUM) έχουν σημειώσει σημαντική πρόοδο στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Έχετε διαπιστώσει ότι τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία εκπαιδεύονται με βιολογικά δεδομένα από την πρώιμη ανάπτυξη της αίσθησης της όρασης, αναπτύσσουν μια βελτιωμένη ικανότητα πρόβλεψης κινήσεων. Αυτό δεν είναι μόνο σημαντικό για τους ανθρώπους και τα ζώα, αλλά και για τις εφαρμογές στη ρομποτική και την αυτόνομη οδήγηση. Τα αποτελέσματα της έρευνας δείχνουν ότι η εκπαίδευση των νευρωνικών δικτύων μπορεί να βελτιστοποιηθεί από ένα προληπτικό πρόγραμμα που πραγματοποιείται στον αμφιβληστροειδή πριν από τη γέννηση.

Η προληπτική εκπαίδευση που εμφανίζεται στα σπονδυλωτά πριν το άνοιγμα των ματιών σας αποτελείται από αυθόρμητα πρότυπα δραστηριότητας. Αυτή η δραστηριότητα εξαπλώνεται κυματιστής στον νευρικό ιστό του οφθαλμού και συντονίζει την πρόωρη εναλλαγή του αμφιβληστροειδούς με το οπτικό σύστημα του εγκεφάλου. Όπως εξηγεί ο Ιούλιος Juryjana Gjorgjieva, καθηγητής υπολογιστικών νευροεπιστημών στο TUM, αυτή η φυσική κατάρτιση μπορεί να έχει οδηγήσει σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα να λειτουργούν αποτελεσματικότερα επειδή είναι προετοιμασμένα για ένα σενάριο από την αρχή.

Η σύνδεση του AI και της ρομποτικής

Τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας είναι ιδιαίτερα σημαντικά στο πλαίσιο της ρομποτικής, όπου η AI εξασφαλίζει όλο και περισσότερο την ευελιξία και την προσαρμοστικότητα. Στο παρελθόν, τα ρομπότ ήταν άκαμπτα μηχανήματα που πραγματοποίησαν μόνο προ -προγραμματισμένα καθήκοντα. Χάρη στην πρόοδο στο AI, τα ρομπότ μπορούν τώρα να δουν, να αισθάνονται και να αντιδρούν στις αλλαγές στο περιβάλλον τους. Αυτό έχει μακρινές επιδράσεις σε διαφορετικούς τομείς εφαρμογής της ρομποτικής, όπως στη βιομηχανική παραγωγή και τη ρομποτική της υπηρεσίας.

Στη βιομηχανική ρομποτική, χρησιμοποιούνται συστήματα επεξεργασίας εικόνων που βασίζονται σε AI, τα οποία επιτρέπουν τον ποιοτικό έλεγχο και μπορούν να αναγνωρίσουν σφάλματα. Η προγνωστική συντήρηση συμβάλλει επίσης στον εντοπισμό πιθανών αποτυχιών σε πρώιμο στάδιο. Ο προγραμματισμός και η αποφυγή της σύγκρουσης σε πραγματικό χρόνο είναι επίσης ζωτικής σημασίας, ειδικά για τη συνεργασία του ανθρώπου-robot. Αυτό οδηγεί σε σημαντική βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της ασφάλειας στην παραγωγή.

ποικιλία πιθανών χρήσεων

Οι εφαρμογές του AI στην ρομποτική εξυπηρέτηση είναι ποικίλες. Αυτό περιλαμβάνει ρομπότ οικιακής χρήσης, όπως οι ηλεκτρικές σκούπες και τα ρομποτικά χλοοτάπητα, τα οποία ανατίθενται όλο και περισσότερο με νέα καθήκοντα. Το ρομπότ αναλαμβάνει καθήκοντα υπηρεσίας στον κλάδο της φιλοξενίας, ενώ στο φάρμακο υπάρχει υποστήριξη ρομπότ για διαγνώσεις και φροντίδα. Τα αυτόνομα ρομπότ χρησιμοποιούνται επίσης στη γεωργία για την αποτελεσματική επεξεργασία πεδίων.

Το μέλλον της ρομποτικής διαμορφώνεται επίσης από εξελίξεις όπως η Advanced Machine Intelligence (AMI). Εμπειρογνώμονες όπως ο Yann Lecun von Meta υπογραμμίζουν την ανάγκη ανάπτυξης μοντέλων παγκόσμιων προκειμένου να καταστεί δυνατή η βαθύτερη κατανόηση του περιβάλλοντος τους. Εδώ είναι τόσο μεγάλες δυνατότητες όσο και ορισμένες προκλήσεις, όπως η αποσαφήνιση των ρόλων του ΑΙ και της ανθρώπινης νοημοσύνης που πρέπει να καλυφθούν.

Συνολικά, οι τρέχουσες εξελίξεις δείχνουν ότι το AI προσφέρει μεγάλες ευκαιρίες για τη ρομποτική, αλλά επίσης εγείρει την κατανάλωση πόρων και τα ηθικά ερωτήματα. Είναι σαφές στους ερευνητές TUM: Η καινοτόμος κατάρτιση για τα νευρωνικά δίκτυα θα μπορούσε να είναι το κλειδί για την περαιτέρω προώθηση της ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης σε νέες τεχνολογίες.

Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με αυτό το συναρπαστικό θέμα, επισκεφτείτε τα άρθρα από το robotikverband .