AI Training: hoe muizen ons laten zien met de robotica!

AI Training: hoe muizen ons laten zien met de robotica!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Onderzoekers van de Technische Universiteit van München (TUM) hebben aanzienlijke vooruitgang geboekt op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). U hebt ontdekt dat kunstmatige neuronale netwerken, die zijn getraind met biologische gegevens uit de vroege ontwikkeling van het gezichtsvermogen, een verbeterd vermogen ontwikkelen om bewegingen te voorspellen. Dit is niet alleen belangrijk voor mensen en dieren, maar ook voor toepassingen in robotica en autonoom rijden. De onderzoeksresultaten tonen aan dat de training van de neurale netwerken kan worden geoptimaliseerd door een preventief programma dat vóór de geboorte in het netvlies wordt uitgevoerd.

De preventieve training die optreedt in gewervelde dieren voordat je je ogen openen, bestaat uit spontane activiteitspatronen. Deze activiteit verspreidt golvend op het zenuwweefsel van het oog en coördineert het vroege omschakeling van het netvlies met het visuele systeem van de hersenen. Omdat Julyjana Gjorgjieva, professor in computationele neurowetenschappen bij Tum, verklaart, kan dit natuurlijke trainingsconcept hebben geleid tot kunstmatige neuronale netwerken efficiënter werken omdat ze vanaf het begin zijn voorbereid op één scenario.

De verbinding van AI en Robotics

De resultaten van dit onderzoek zijn met name relevant in de context van de robotica, waarbij AI steeds meer flexibiliteit en aanpassingsvermogen zorgt. In het verleden waren robots stijve machines die alleen voorgeprogrammeerde taken uitvoerden. Dankzij de vooruitgang in de AI kunnen robots nu zien, voelen en reageren op veranderingen in hun omgeving. Dit heeft veel reikende effecten op verschillende toepassingsgebieden van robotica, zoals bij industriële productie- en servicerobotica.

In industriële robotica worden AI-gebaseerde beeldverwerkingssystemen gebruikt, die kwaliteitscontrole mogelijk maken en fouten kunnen herkennen. Voorspellend onderhoud helpt ook om potentiële storingen in een vroeg stadium te identificeren. De bewegingsplanning en het vermijden van botsing in realtime is ook cruciaal, vooral voor samenwerking tussen mens en robot. Dit leidt tot een aanzienlijke verbetering van de efficiëntie en beveiliging in de productie.

Variees van mogelijk gebruik

De applicaties van AI in servicerobotica zijn divers. Dit omvat huishoudelijke robots zoals vacuümreinigers en robotachtige grasmaaiers, die in toenemende mate worden toevertrouwd met nieuwe taken. Robot neemt servicetaken in de horeca, terwijl er in het medicijn robotondersteuning is voor diagnoses en zorg. Autonome robots worden ook in de landbouw gebruikt om velden efficiënt te bewerken.

De toekomst van robotica wordt ook gevormd door ontwikkelingen zoals de Advanced Machine Intelligence (AMI). Experts zoals Yann Lecun von Meta benadrukken de noodzaak om wereldmodellen te ontwikkelen om machines een dieper inzicht in hun omgeving mogelijk te maken. Hier is zowel een groot potentieel als een aantal uitdagingen, zoals het verduidelijken van de rollen van AI en menselijke intelligentie die moeten worden behandeld.

Over het algemeen laten de huidige ontwikkelingen zien dat AI geweldige kansen biedt voor robotica, maar ook resource consumptie en ethische vragen oproept. Het is duidelijk voor de TUM -onderzoekers: innovatieve training voor neurale netwerken kan de sleutel zijn om de integratie van kunstmatige intelligentie in nieuwe technologieën verder te bevorderen.

Ga voor meer informatie over dit spannende onderwerp naar de artikelen van tum en robotikverband .