Ученые Калифорнийского университета в Беркли (UC) создали нейросеть, которая помогает роботам самообучаться. Об этом сообщает издание MIT Technology Review.
Узнайте больше в полной версии ➞Американские специалисты разработали нейросеть под названием Dreamer, которая использует прошлый опыт робота для построения модели окружающего мира. По словам инженеров, технология полагается на алгоритмы, вознаграждающие умные машины за желаемые действия. Авторы исследования рассказали, что «обучение с подкреплением» может научить роботов новым навыкам за очень короткий промежуток времени.
На демонстрационном видео подключенный к нейросети четырехногий робот не имеет никаких навыков передвижения, однако благодаря Dreamer он уже через 10 минут пытается подняться и встать. Спустя полчаса машина делает попытки ползти, а через один час робот начинает уверенно передвигаться по комнате. «Такой метод позволяет машине учиться быстрее, чем раньше», — уточнили авторы.
По словам профессора робототехники в Университете штата Орегон Джонатана Херста, «обучение с подкреплением» станет краеугольным камнем в будущем управления роботами. Специалист подчеркнул, что благодаря новой методике машины будут обучаться на ходу и адаптироваться к новым условиям — например, ходить с неисправным двигателем.
В конце апреля ученые из Массачусетского технологического института (MIT) рассказали о создании нейросети для скоростного обучения роботов новым навыкам. Протестированные инженерами машины получили новые навыки очень быстро — всего за 10-15 минут.