AI -trening: Hvordan mus får oss til å se med robotikken!

AI -trening: Hvordan mus får oss til å se med robotikken!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Forskere ved det tekniske universitetet i München (TUM) har gjort betydelige fremskritt innen kunstig intelligens (AI). Du har funnet ut at kunstige neuronale nettverk, som er opplært med biologiske data fra den tidlige utviklingen av følelsen av syn, utvikler en forbedret evne til å forutsi bevegelser. Dette er ikke bare viktig for mennesker og dyr, men også for applikasjoner innen robotikk og drivende autonome. Forskningsresultatene viser at opplæringen av nevrale nettverk kan optimaliseres av et forebyggende program som utføres i netthinnen før fødselen.

Den forebyggende treningen som oppstår i virveldyr før åpning av øynene dine består av spontane aktivitetsmønstre. Denne aktiviteten sprer bølget på nervevevet i øyet og koordinerer den tidlige byttet av netthinnen med det visuelle systemet i hjernen. Som Julyjana Gjorgjieva, professor i beregningsmessige nevrovitenskap ved Tum, forklarer, kan dette naturlige treningskonseptet ha ført til at kunstige neuronale nettverk fungerer mer effektivt fordi de er forberedt på ett scenario fra starten av.

Tilkoblingen til AI og Robotics

Resultatene fra denne forskningen er spesielt relevante i sammenheng med robotikken, der AI i økende grad sikrer mer fleksibilitet og tilpasningsevne. I det siste var roboter stive maskiner som bare utførte forhåndsprogrammerte oppgaver. Takket være fremdriften i AI, kan roboter nå se, føle og reagere på endringer i miljøet. Dette har vidtrekkende effekter på forskjellige anvendelsesområder av robotikk, for eksempel i industriell produksjon og servicerobotikk.

I industriell robotikk brukes AI-baserte bildebehandlingssystemer, som muliggjør kvalitetskontroll og kan gjenkjenne feil. Prediktivt vedlikehold hjelper også til å identifisere potensielle feil på et tidlig tidspunkt. Bevegelsesplanleggingen og unngåelse av kollisjon i sanntid er også avgjørende, spesielt for samarbeid med mennesker-robot. Dette fører til en betydelig forbedring av effektivitet og sikkerhet i produksjonen.

forskjellige mulige bruksområder

Bruksområdene til AI i tjenestrobotikk er forskjellige. Dette inkluderer husholdningsroboter som støvsugere og robotplenmowers, som i økende grad blir betrodd nye oppgaver. Robot tar på seg serviceoppgaver i gjestfrihetsbransjen, mens det i medisinen er robotstøtte for diagnoser og omsorg. Autonome roboter brukes også i landbruket for å redigere felt effektivt.

Robotikkens fremtid er også formet av utviklingen som Advanced Machine Intelligence (AMI). Eksperter som Yann Lecun von Meta understreker behovet for å utvikle verdensmodeller for å muliggjøre maskiner en dypere forståelse av omgivelsene. Her er både et stort potensial og en rekke utfordringer, for eksempel å tydeliggjøre rollene som AI og menneskelig intelligens som må dekkes.

Totalt sett viser den nåværende utviklingen at AI gir store muligheter for robotikk, men også reiser ressursforbruk og etiske spørsmål. Det er klart for Tum -forskerne: innovativ trening for nevrale nettverk kan være nøkkelen til å fremme integrering av kunstig intelligens ytterligere i nye teknologier.

For more information on this exciting topic, please visit the articles from tum and robotikverband