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OpenAI robotique de la main n’a pas besoin des humains pour enseigner des comportements humains

Préhension quelque chose avec votre main est l’une des premières choses que vous avez appris à jouer comme un enfant, mais c’est loin d’être une tâche simple, et ne devient plus complexe et variable que vous grandir. Cette complexité rend difficile pour les machines à enseigner eux-mêmes à faire, mais les chercheurs à Elon Musk et Sam Altman adossés à des OpenAI ont créé un système qui non seulement tient et manipule les objets un peu comme l’homme le fait, mais il s’est développé ces comportements tout sur son propre.

De nombreux robots et de la robotique mains sont déjà compétents dans certains des poignées ou des mouvements d’un robot dans une usine peut manier un pistolet à tige encore plus adroitement qu’une personne. Mais le logiciel qui permet à ce robot faire tâche si bien est susceptible d’être écrite à la main et très spécifique à l’application. Vous ne pouvez pas, par exemple, donnez-lui un crayon et demandez-lui d’écrire. Même chose sur la même ligne de production, comme par exemple le soudage, aurait besoin d’un tout nouveau système.

Mais, pour un homme, ramasser une pomme n’est pas si différent de la cueillette jusqu’à une tasse. Il y a des différences, mais nos cerveaux automatiquement de combler les lacunes et on peut improviser une nouvelle poignée, tenir un objet non familier en toute sécurité et ainsi de suite. C’est un domaine où les robots gal gravement derrière leurs modèles humains. Et de plus, vous ne pouvez pas former un bot de faire ce qu’un homme fait, vous deviez fournir des millions d’exemples adéquatement montrer ce qu’est un humain le ferait avec des milliers d’objets donnés.

La solution, OpenAI chercheurs de l’avis, était de ne pas utiliser les données humaines à tous. Au lieu de cela, ils ont laissé l’ordinateur essayer et échouer dans une simulation, lentement apprendre à bouger ses doigts, de sorte que l’objet dans son étreinte se déplace comme souhaité.

Le système, qu’ils appellent Dactyl, a été fourni uniquement avec les positions de ses doigts et trois vues de l’appareil photo de l’objet dans la main, mais rappelez-vous, quand il a été en cours de formation, toutes ces données sont simulées, en prenant place dans un environnement virtuel. Là, l’ordinateur ne dispose pas de travailler en temps réel, il peut essayer de mille et une manières de préhension d’un objet en quelques secondes, les résultats de l’analyse et de l’alimentation que les données de l’avant dans la prochaine tentative. (La main est une Ombre Main Habile, qui est aussi plus complexe que la plupart des mains robotiques.)

En plus des différents objets et pose le système a besoin d’apprendre, il y avait d’autres randomisés paramètres, comme la quantité de frottement du bout des doigts avait, les couleurs et l’éclairage de la scène et plus. Vous ne pouvez pas simuler tous les aspects de la réalité (encore), mais vous pouvez vous assurer que votre système n’est pas seulement le travail dans une chambre bleue, sur des cubes avec des marques spéciales sur eux.

Ils ont jeté beaucoup de puissance au problème: 6144 Cpu et 8 Gpu, “rassemblant une centaine d’années d’expérience dans les 50 heures.” Et puis ils ont mis le système fonctionne dans le monde réel pour la première fois — et il fait preuve d’une certaine étonnamment humain-comme des comportements.

Les choses que nous faisons avec nos mains, sans même s’en apercevoir, comme tourner une pomme autour pour vérifier les contusions ou de passer une tasse de café à un ami, utiliser beaucoup de petites astuces afin de stabiliser ou de déplacer l’objet. Dactyl recréé plusieurs d’entre eux, par exemple la tenue de l’objet avec un pouce et seul doigt tout en utilisant les autres à tourner à l’orientation souhaitée.

Ce qui est formidable à propos de ce système n’est pas seulement le naturel de ses mouvements et qu’ils ont été établis de façon indépendante par essai et erreur, mais qu’elle n’est pas liée à un quelconque forme ou le type de l’objet. Comme un humain, Dactyl peut le saisir et de manipuler tout ce que vous mis dans sa main, dans des limites raisonnables bien sûr.

Cette flexibilité est appelé généralisation, et il est important pour les robots qui doit interagir avec le monde réel. Il est impossible à la main le code des comportements distincts pour chaque objet et de la situation dans le monde, mais un robot qui peut s’adapter et de combler les lacunes tout en s’appuyant sur un ensemble de conceptions peuvent s’en sortir.

Comme avec OpenAI autres travaux, le document décrivant les résultats est disponible gratuitement, tout comme le sont certains des outils utilisés pour créer et tester des Dactyl.

About the author

Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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