AI训练：老鼠如何使我们看到机器人技术！

AI训练：老鼠如何使我们看到机器人技术！

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - 慕尼黑技术大学的研究人员在人工智能（AI）领域取得了重大进展。您已经发现，通过早期发展视力的生物学数据训练的人工神经元网络会发展出改善的预测运动能力。这不仅对人类和动物很重要，而且对机器人技术和驾驶自主的应用也很重要。研究结果表明，神经网络的培训可以通过在出生前在视网膜上进行的预防程序进行优化。

睁开眼睛之前，发生在脊椎动物中的预防训练包括自发活动模式。该活性在眼睛的神经组织上传播波浪状，并协调视网膜的早期切换与大脑的视觉系统。正如TUM计算神经科学教授Jumainjana Gjorgjieva所解释的那样，这种自然训练概念可能会导致人工神经元网络的工作效率更高，因为它们从一开始就为一种场景做好了准备。

AI和机器人的连接

这项研究的结果在机器人技术的背景下特别相关，在机器人技术的背景下，AI越来越确保更高的灵活性和适应性。过去，机器人是仅执行预编程任务的刚性机器。多亏了AI的进展，机器人现在可以看到，感受和反应其环境变化。这对机器人技术的不同领域（例如工业生产和服务机器人技术）产生了巨大影响。

在工业机器人技术中，使用了基于AI的图像处理系统，这可以实现质量控制并可以识别错误。预测性维护还有助于在早期识别潜在的故障。实时的运动计划和避免碰撞也是至关重要的，尤其是对于人类机器人的合作。这导致生产效率和安全性的显着提高。

各种可能的用途

AI在服务机器人技术中的应用是多种多样的。这包括家用机器人，例如真空吸尘器和机器人割草机，这些机器人越来越受到新任务的委托。机器人在酒店业执行服务任务，而在医学中，机器人支持诊断和护理。自主机器人也用于农业中，以有效地编辑字段。

机器人技术的未来也受到高级机器智能（AMI）等发展的影响。像Yann Lecun von Meta这样的专家强调需要开发世界模型，以使机器对周围环境有更深入的了解。这既是巨大的潜力，也是许多挑战，例如阐明必须涵盖的人工智能和人类智能的作用。

总的来说，当前的事态发展表明，AI为机器人技术提供了绝佳的机会，但也提出了资源消费和道德问题。对于TUM研究人员来说，很明显：神经网络的创新培训可能是进一步促进人工智能整合到新技术中的关键。

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