AI mokymai: kaip pelės verčia mus pamatyti su robotika!

AI mokymai: kaip pelės verčia mus pamatyti su robotika!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Miuncheno techninio universiteto (TUM) tyrėjai padarė didelę pažangą dirbtinio intelekto srityje (AI). Jūs nustatėte, kad dirbtiniai neuronų tinklai, kuriems mokomi biologiniai duomenys iš ankstyvojo regėjimo jausmo, ugdo geresnį sugebėjimą numatyti judesius. Tai svarbu ne tik žmonėms ir gyvūnams, bet ir pritaikant robotiką bei skatinant autonominius. Tyrimo rezultatai rodo, kad neuroninių tinklų mokymą galima optimizuoti prevencine programa, vykdoma tinklainėje iki gimimo.

Prevencinis treniruotės, vykstančios stuburiniuose gyvūnuose prieš atidarant akis, susideda iš spontaniškų aktyvumo modelių. Ši veikla plinta banguoti ant nervinio akies audinio ir koordinuoja ankstyvą tinklainės perjungimą su vaizdine smegenų sistema. Kaip paaiškina TUM skaičiavimo neuromokslų profesorius liepajana Gjorgjieva, ši natūralaus mokymo koncepcija gali paskatinti dirbtinius neuronų tinklus veiksmingiau veikti, nes jie nuo pat pradžių yra pasirengę vienam scenarijui.

AI ir robotikos ryšys

Šio tyrimo rezultatai yra ypač svarbūs robotikos kontekste, kai AI vis labiau užtikrina daugiau lankstumo ir pritaikomumo. Anksčiau robotai buvo nelankstūs aparatai, kurie atliko tik iš anksto užprogramuotas užduotis. Dėl progreso AI robotai dabar gali pamatyti, jausti ir reaguoti į jų aplinkos pokyčius. Tai daro tolimą poveikį skirtingoms robotikos taikymo sritims, tokioms kaip pramoninės gamybos ir paslaugų robotikos srityje.

Naudojamos pramoninės robotikos, AI pagrįstos vaizdo apdorojimo sistemos, kurios įgalina kokybės kontrolę ir gali atpažinti klaidas. Prognozuojama priežiūra taip pat padeda nustatyti galimas nesėkmes ankstyvoje stadijoje. Judėjimo planavimas ir susidūrimo vengimas realiuoju laiku taip pat yra labai svarbus, ypač norint bendradarbiauti su žmonėmis. Tai lemia reikšmingą efektyvumo ir gamybos saugumo pagerėjimą.

Galimų naudojimo būdų įvairovė

AI pritaikymo robotikos programos yra įvairios. Tai apima buitinius robotus, tokius kaip dulkių siurbliai ir robotiniai vejapjovės, kurie vis labiau patiki naujomis užduotimis. Robotas imasi paslaugų užduočių svetingumo pramonėje, o medicinoje yra robotų parama diagnozėms ir priežiūrai. Autonominiai robotai taip pat naudojami žemės ūkyje, norint efektyviai redaguoti laukus.

Robotikos ateitį taip pat formuoja tokie pokyčiai kaip „Advanced Machine Intelligence“ (AMI). Ekspertai, tokie kaip Yann LeCun von Meta, pabrėžia poreikį kurti pasaulio modelius, kad mašinos galėtų giliau suprasti savo aplinką. Čia yra ir didelis potencialas, ir daugybė iššūkių, pavyzdžiui, paaiškinti AI vaidmenis ir žmogaus intelektą, kurie turi būti nagrinėjami.

Apskritai dabartiniai pokyčiai rodo, kad AI suteikia puikių robotikos galimybių, tačiau taip pat kelia išteklių vartojimą ir etinius klausimus. TUV tyrėjams aišku: novatoriški neuroninių tinklų mokymai galėtų būti raktas, siekiant toliau skatinti dirbtinio intelekto integraciją į naujas technologijas.

Norėdami gauti daugiau informacijos šia jaudinančia tema "