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La maggior parte dei titoli sui robotic seguono un copione familiare: una macchina padroneggia un piccolo trucco in un laboratorio controllato, poi arriva la coraggiosa promessa che tutto sta per cambiare. Di solito escludo quelle storie. Abbiamo sentito parlare di robotic che hanno preso il sopravvento sin dall’inizio della fantascienza, ma i robotic della vita reale hanno ancora difficoltà con la flessibilità di base. Questa volta sembrava diverso.
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ELON MUSK PRESENTA UN FUTURO GESTITO DAI ROBOT
I ricercatori evidenziano la pietra miliare che mostra come un robotic ha imparato 1.000 compiti del mondo reale in un solo giorno. (Scienza robotica)
Come i robotic hanno imparato 1.000 compiti fisici in un giorno
Un nuovo rapporto pubblicato su Science Robotics ha attirato la nostra attenzione perché i risultati sembrano davvero significativi, impressionanti e un po’ inquietanti nel migliore dei modi. La ricerca proviene da un staff di scienziati accademici che lavorano nel campo della robotica e dell’intelligenza artificiale e affronta uno dei maggiori limiti del settore.
I ricercatori hanno insegnato a un robotic advert apprendere 1.000 diversi compiti fisici in un solo giorno utilizzando una sola dimostrazione per compito. Non si trattava di piccole variazioni dello stesso movimento. I compiti includevano posizionare, piegare, inserire, afferrare e manipolare oggetti di uso quotidiano nel mondo reale. Per la robotica questo è un grosso problema.
Perché i robotic sono sempre stati lenti advert apprendere
Fino advert ora, insegnare ai robotic compiti fisici è stato dolorosamente inefficiente. Anche le azioni più semplici spesso richiedono centinaia o migliaia di dimostrazioni. Gli ingegneri devono raccogliere enormi quantità di dati e mettere a punto i sistemi dietro le quinte. Questo è il motivo per cui la maggior parte dei robotic di fabbrica ripete un movimento all’infinito e fallisce non appena le condizioni cambiano. Gli esseri umani imparano in modo diverso. Se qualcuno ti mostra come fare qualcosa una o due volte, di solito riesci a capirlo. Questo divario tra l’apprendimento umano e l’apprendimento dei robotic ha frenato la robotica per decenni. Questa ricerca mira a colmare story lacuna.
IL NUOVO ROBOT CHE POTREBBE RENDERE I LAVORI UN APPARTAMENTO DEL PASSATO
Il gruppo di ricerca dietro lo studio si concentra sull’insegnare ai robotic advert apprendere i compiti fisici più velocemente e con meno dati. (Scienza robotica)
Come il robotic ha imparato 1.000 compiti così velocemente
La svolta arriva da un modo più intelligente di insegnare ai robotic a imparare dalle dimostrazioni. Invece di memorizzare interi movimenti, il sistema suddivide le attività in fasi più semplici. Una fase si concentra sull’allineamento con l’oggetto e l’altra gestisce l’interazione stessa. Questo metodo si basa sull’intelligenza artificiale, in particolare su una tecnica di intelligenza artificiale chiamata apprendimento per imitazione che consente ai robotic di apprendere compiti fisici da dimostrazioni umane.
Il robotic riutilizza quindi la conoscenza delle attività precedenti e la applica a quelle nuove. Questo approccio basato sul recupero consente al sistema di generalizzare anziché ricominciare ogni volta da zero. Utilizzando questo metodo, chiamato Multi-Process Trajectory Switch, i ricercatori hanno addestrato un vero braccio robotico su 1.000 compiti quotidiani distinti in meno di 24 ore di tempo di dimostrazione umana.
È importante sottolineare che ciò non è stato fatto in una simulazione. È successo nel mondo reale, con oggetti reali, errori reali e vincoli reali. Quel dettaglio conta.
Perché questa ricerca sembra diversa
Molti documenti sulla robotica sembrano impressionanti sulla carta ma si sfaldano al di fuori delle perfette condizioni di laboratorio. Questo si distingue perché ha testato il sistema attraverso migliaia di implementazioni nel mondo reale. Il robotic ha anche dimostrato di poter gestire nuove istanze di oggetti mai viste prima. Quella capacità di generalizzare è ciò che è mancato ai robotic. È la differenza tra una macchina che si ripete e una che si adatta.
LA VIDEOTECH AI VELOCE L’ADDESTRAMENTO DEI ROBOT UMANOIDI
Il braccio robotico esegue movimenti quotidiani come afferrare, piegare e posizionare oggetti utilizzando un’unica dimostrazione umana. (Scienza robotica)
Un annoso problema della robotica potrebbe finalmente risolversi
Questa ricerca affronta uno dei maggiori colli di bottiglia della robotica: l’apprendimento inefficiente dalle dimostrazioni. Scomponendo i compiti e riutilizzando la conoscenza, il sistema ha ottenuto un miglioramento di un ordine di grandezza nell’efficienza dei dati rispetto agli approcci tradizionali. Questo tipo di salto avviene raramente da un giorno all’altro. Ciò suggerisce che il futuro pieno di robotic di cui parliamo da anni potrebbe essere più vicino di quanto sembrasse anche solo pochi anni fa.
Cosa significa questo per te
L’apprendimento più veloce cambia tutto. Se i robotic necessitano di meno dati e meno programmazione, diventeranno più economici e più flessibili. Ciò apre la porta ai robotic che lavorano al di fuori di ambienti strettamente controllati.
A lungo termine, ciò potrebbe consentire ai robotic domestici di apprendere nuovi compiti da semplici dimostrazioni anziché da codici specialistici. Ha anche importanti implicazioni per la sanità, la logistica e la produzione.
Più in generale, segnala un cambiamento nell’intelligenza artificiale. Ci stiamo allontanando da trucchi appariscenti e verso sistemi che apprendono in modi più simili a quelli umani. Non più intelligente delle persone. Solo più vicino al modo in cui operiamo effettivamente giorno per giorno.
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I punti chiave di Kurt
I robotic che imparano 1.000 compiti in un giorno non significa che domani la tua casa avrà un aiutante umanoide. Tuttavia, rappresenta un progresso reale su un problema che ha limitato la robotica per decenni. Quando le macchine iniziano advert apprendere in modo più simile agli esseri umani, il discorso cambia. La domanda si sposta da ciò che i robotic possono ripetere a cosa possono adattarsi in seguito. Vale la pena prestare attenzione a questo cambiamento.
Se ora i robotic potessero imparare come noi, quali compiti ti fideresti davvero che qualcuno gestisca nella tua vita? Fatecelo sapere scrivendoci a Cyberguy.com
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