Szkolenie AI: Jak myszy sprawiają, że widzimy robotykę!
Szkolenie AI: Jak myszy sprawiają, że widzimy robotykę!
Badacze z Uniwersytetu Technicznego Monachium (TUM) poczynili znaczne postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Odkryłeś, że sztuczne sieci neuronalne, które są szkolone z danymi biologicznymi z wczesnego rozwoju poczucia widzenia, rozwijają lepszą zdolność do przewidywania ruchów. Jest to nie tylko ważne dla ludzi i zwierząt, ale także dla zastosowań w robotyce i autonomicznym kierowaniu. Wyniki badań pokazują, że szkolenie sieci neuronowych można zoptymalizować w ramach programu profilaktycznego przeprowadzanego w siatkówce przed urodzeniem.Trening zapobiegawczy, który występuje u kręgowców przed otwarciem oczu, składa się z spontanicznych wzorców aktywności. Ta aktywność rozprzestrzenia się falistą na tkance nerwowej oka i koordynuje wczesne przełączanie siatkówki z układem wzrokowym mózgu. Jak wyjaśnia lipljana Gjorgjieva, profesor neurologii obliczeniowych w Tum, ta naturalna koncepcja treningowa mogła doprowadzić do pracy sztucznych sieci neuronalnych, ponieważ od samego początku są przygotowane na jeden scenariusz.
Połączenie AI i Robotics
Wyniki tych badań są szczególnie istotne w kontekście robotyki, gdzie AI coraz większa zapewnia większą elastyczność i zdolność adaptacyjną. W przeszłości roboty były sztywnymi maszynami, które wykonywały tylko wstępnie zaprogramowane zadania. Dzięki postępowi w sztucznej inteligencji roboty mogą teraz zobaczyć, odczuwać i reagować na zmiany w ich środowisku. Ma to dalekie wpływ na różne obszary stosowania robotyki, na przykład w produkcji przemysłowej i robotyce usług.
W robotyce przemysłowej stosowane są systemy przetwarzania obrazu oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwiają kontrolę jakości i mogą rozpoznać błędy. Konserwacja predykcyjna pomaga również zidentyfikować potencjalne awarie na wczesnym etapie. Kluczowe jest również planowanie ruchu i unikanie kolizji w czasie rzeczywistym, szczególnie dla współpracy ludzkiej. Prowadzi to do znacznej poprawy wydajności i bezpieczeństwa w produkcji.
różnorodność możliwych zastosowań
Zastosowania sztucznej inteligencji w robotyce serwisowej są zróżnicowane. Obejmuje to roboty gospodarstwa domowego, takie jak odkurzacze i robotyczne kosiarki, które coraz częściej powierzono nowe zadania. Robot podejmuje zadania serwisowe w branży hotelarskiej, podczas gdy w medycynie jest wsparcie robota dla diagnoz i opieki. Autonomiczne roboty są również wykorzystywane w rolnictwie do wydajnej edycji pól.
Przyszłość robotyki jest również kształtowana przez wydarzenia, takie jak Advanced Machine Intelligence (AMI). Eksperci tacy jak Yann Lecun von Meta podkreślają potrzebę opracowania światowych modeli, aby umożliwić maszynom głębsze zrozumienie ich otoczenia. Oto zarówno wielki potencjał, jak i szereg wyzwań, takich jak wyjaśnienie ról AI i ludzkiej inteligencji, które muszą być objęte.
Ogólnie rzecz biorąc, obecne zmiany pokazują, że AI oferuje wspaniałe możliwości dla robotyki, ale także rodzą zużycie zasobów i pytania etyczne. Dla badaczy TUM jest jasne: innowacyjne szkolenie dla sieci neuronowych może być kluczem do dalszego promowania integracji sztucznej inteligencji z nowymi technologiami.Aby uzyskać więcej informacji na ten ekscytujący temat, odwiedź artykuły z tum i Robotikverband
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, 80333 München, Deutschland |
| Quellen | |
Kommentare (0)