AI apmācība: kā peles liek mums redzēt ar robotiku!

AI apmācība: kā peles liek mums redzēt ar robotiku!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Minhenes Tehniskās universitātes (TUM) pētnieki ir guvuši ievērojamu progresu mākslīgā intelekta (AI) jomā. Jūs esat noskaidrojis, ka mākslīgie neironu tīkli, kas ir apmācīti ar bioloģiskiem datiem no redzes sajūtas agrīnas attīstības, attīsta uzlabotu spēju paredzēt kustības. Tas ir svarīgi ne tikai cilvēkiem un dzīvniekiem, bet arī lietojumprogrammām robotikā un autonomu vadīšanā. Pētījuma rezultāti rāda, ka neironu tīklu apmācību var optimizēt, izmantojot profilaktisko programmu, kas tiek veikta tīklenē pirms dzimšanas.

Profilaktiskā apmācība, kas notiek mugurkaulniekiem pirms acu atvēršanas, sastāv no spontānas aktivitātes modeļiem. Šī aktivitāte izplatās viļņojoši uz acs nervu audiem un koordinē tīklenes agrīno pārslēgšanu ar smadzeņu vizuālo sistēmu. Kā skaidro, ka Jūljana Gjorgjieva, Tum skaitļošanas neirozinātņu profesore, šī dabas apmācības koncepcija var būt novecojusi, lai mākslīgie neironu tīkli darbotos efektīvāk, jo tie jau no paša sākuma ir sagatavoti vienam scenārijam.

AI un robotikas savienojums

Šī pētījuma rezultāti ir īpaši svarīgi robotikas kontekstā, kur AI arvien vairāk nodrošina lielāku elastību un pielāgojamību. Agrāk roboti bija stingras mašīnas, kas veica tikai iepriekš ieprogrammētos uzdevumus. Pateicoties progresam AI, roboti tagad var redzēt, sajust un reaģēt uz izmaiņām viņu vidē. Tam ir tālu ietekme uz dažādām robotikas pielietošanas jomām, piemēram, rūpnieciskās ražošanas un servisa robotikā.

Rūpnieciskajā robotikā tiek izmantotas uz AI balstītas attēlu apstrādes sistēmas, kas nodrošina kvalitātes kontroli un var atpazīt kļūdas. Paredzamā uzturēšana arī palīdz noteikt iespējamās neveiksmes agrīnā stadijā. Kustības plānošana un izvairīšanās no sadursmes reālā laikā ir arī būtiska, īpaši sadarbībai ar cilvēku robotu. Tas ievērojami uzlabo efektivitāti un drošību ražošanā.

dažādu iespējamo lietojumu daudzveidība

AI pielietojums servisa robotikā ir daudzveidīgs. Tas ietver mājsaimniecības robotus, piemēram, putekļsūcējus un robotizētos zālienus, kas arvien vairāk uzticas jauni uzdevumi. Robots uzņemas pakalpojumu uzdevumus viesmīlības nozarē, savukārt medicīnā ir robotu atbalsts diagnozēm un aprūpei. Autonomi roboti tiek izmantoti arī lauksaimniecībā, lai efektīvi rediģētu laukus.

Robotikas nākotni veido arī tādi notikumi kā uzlabotā mašīnas izlūkošana (AMI). Eksperti, piemēram, Yann Lecun fon Meta, uzsver nepieciešamību attīstīt pasaules modeļus, lai mašīnām varētu dziļāk izprast viņu apkārtni. Šeit ir gan liels potenciāls, gan vairāki izaicinājumi, piemēram, noskaidrot AI un cilvēka intelekta lomu, kas jāaptver.

Kopumā pašreizējie notikumi liecina, ka AI piedāvā lieliskas iespējas robotikai, bet arī palielina resursu patēriņu un ētiskus jautājumus. Tum pētniekiem ir skaidrs: inovatīva apmācība neironu tīkliem varētu būt atslēga, lai vēl vairāk veicinātu mākslīgā intelekta integrāciju jaunās tehnoloģijās.

Lai iegūtu papildinformāciju par šo aizraujošo tēmu, lūdzu, apmeklējiet rakstus no tum un robotikverband .