AI koolitus: kuidas hiired panevad meid robootikaga nägema!

AI koolitus: kuidas hiired panevad meid robootikaga nägema!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Müncheni tehnikaülikooli (TUM) teadlased on tehisintellekti valdkonnas (AI) märkimisväärseid edusamme teinud. Olete leidnud, et kunstlikud neuronaalsed võrgud, mis on koolitatud nägemistunde varajase arendamise bioloogiliste andmete abil, arendavad paremat võime liikumist ennustada. See pole oluline mitte ainult inimeste ja loomade jaoks, vaid ka robootika ja autonoomsete juhtimiste jaoks. Uurimistulemused näitavad, et närvivõrkude koolitust saab enne sündi võrkkestas läbi viia ennetava programmi abil.

Enne silmade avamist esinev ennetav koolitus koosneb spontaansetest aktiivsuse mustritest. See aktiivsus levib laine närvkoes laineliselt ja koordineerib võrkkesta varajast vahetamist aju visuaalse süsteemiga. Nagu selgitab TUM -i arvutuslike neuroteaduste professor Julyjana Gjorgjieva, võib see loomulik treeningkontseptsioon viia kunstlike neuronaalivõrkudeni tõhusamalt, kuna need on algusest peale valmis ühe stsenaariumi jaoks.

AI ja robootika ühendus

Selle uurimistöö tulemused on eriti olulised robootika kontekstis, kus AI tagab üha enam paindliku ja kohanemisvõime. Varem olid robotid jäigad masinad, mis täitsid ainult eelprogrammeeritud ülesandeid. Tänu AI edusammudele saavad robotid nüüd oma keskkonna muutustele tunda ja reageerida. Sellel on kaugelt läbimõeldud mõju robootika erinevatele valdkondadele, näiteks tööstusliku tootmise ja teenuse robootika alal.

Tööstuslikes robootikates kasutatakse AI-põhiseid pilditöötluse süsteeme, mis võimaldavad kvaliteedikontrolli ja suudab ära tunda vigu. Ennustav hooldus aitab tuvastada ka potentsiaalseid tõrkeid varases staadiumis. Liikumise kavandamine ja kokkupõrke vältimine reaalajas on samuti ülioluline, eriti inim-roboti koostöö jaoks. See toob kaasa tootmise tõhususe ja turvalisuse olulise paranemise.

Võimalike kasutusalade mitmekesisus

AI rakendused teenuses Robootika on mitmekesised. See hõlmab majapidamisroboteid nagu tolmuimejad ja robotite muruniidud, mis on üha enam usaldatud uute ülesannetega. Robot võtab külalislahkuse valdkonnas teenuseülesandeid, samas kui ravimis on diagnooside ja hoolduse jaoks robotitoetus. Põllude tõhusaks redigeerimiseks kasutatakse ka autonoomseid roboteid.

Robootika tulevikku kujundavad ka sellised arengud nagu Advanced Machine Luure (AMI). Sellised eksperdid nagu Yann Lecun von Meta rõhutavad vajadust arendada maailmamudeleid, et võimaldada masinatel sügavamat mõista oma ümbrust. Siin on nii suur potentsiaal kui ka mitmed väljakutsed, näiteks AI rollide ja inimluure rollide selgitamine, mis tuleb katta.

Üldiselt näitavad praegused arengud, et AI pakub suurepäraseid võimalusi robootikaks, kuid tõstab ka ressursside tarbimist ja eetilisi küsimusi. TUM -teadlastele on selge: närvivõrkude uuenduslik koolitus võiks olla võti tehisintellekti integreerimise veelgi edendamiseks uutesse tehnoloogiatesse.

Selle põneva teema kohta lisateabe saamiseks külastage artikleid saidil tum> ja robotikverband .