과학자들은 자가 학습 로봇의 발전을 보여줍니다.

약 2년 전 DARPA는 인공 지능 요소를 갖춘 지속적으로 학습하는 로봇 시스템을 만들기 위해 평생 학습 기계(L2M) 프로그램을 시작했습니다. LXNUMXM 프로그램은 사전 프로그래밍이나 교육 없이도 새로운 환경에 스스로 적응할 수 있는 자가 학습 플랫폼의 출현으로 이어질 예정이었습니다. 간단히 말해서, 로봇은 자신의 실수로부터 학습해야 하며 실험실 환경에서 템플릿 데이터 세트를 펌핑하여 학습하는 것이 아닙니다.

L2M 프로그램에는 다양한 자금 지원을 받는 30개 연구 그룹이 참여합니다. 최근 네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence) XNUMX월호에 보고된 바와 같이 서던캘리포니아대학교(University of Southern California) 그룹 중 하나가 자가 학습 로봇 플랫폼을 만드는 데 있어 설득력 있는 진전을 보였습니다.

이 대학의 연구진 팀은 생물 의학 공학, 생물 운동학 및 물리 치료 교수인 Francisco J. Valero-Cuevas가 이끌고 있습니다. 살아있는 유기체의 특정 기능 메커니즘을 기반으로 그룹이 개발한 알고리즘을 기반으로 로봇의 사지 움직임을 가르치기 위해 일련의 인공 지능 동작이 만들어졌습니다. 모조 힘줄, 근육, 뼈 형태의 의수족은 알고리즘을 실행한 후 XNUMX분 이내에 걷는 법을 학습할 수 있었던 것으로 알려졌습니다.

첫 출시 이후 그 과정은 비체계적이고 혼란스러웠지만, 이후 AI는 빠르게 현실에 적응하기 시작했고, 사전 프로그래밍 없이도 성공적으로 걷기 시작했다. 앞으로는 데이터 세트를 사용하여 사전 ML 교육 없이 로봇을 평생 교육하는 방법을 민간 차량에 자동 조종 장치를 장착하고 군용 로봇 차량에 적용할 수 있습니다. 그러나 이 기술은 훨씬 더 많은 전망과 활용 분야를 갖고 있습니다. 가장 중요한 것은 알고리즘이 사람을 개발의 장애물 중 하나로 인식하지 않고 나쁜 것을 배우지 않는다는 것입니다.

출처 : 3dnews.ru