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Les chercheurs train de robots de voir dans l’avenir

Les Robots généralement de réagir en temps réel: il se passe quelque chose, ils répondent. Maintenant, les chercheurs de l’Université de Californie, Berkeley travaillons actuellement sur un système qui permet à des robots “imaginer l’avenir de leurs actions” afin qu’ils puissent interagir avec des choses qu’ils n’en ai jamais vu.

La technologie est appelée visual prévoyance et cela permet de “robots de prédire ce que leurs caméras permettront de voir si ils accomplir une séquence de mouvements.”

Écrivent les chercheurs:

Ces robotique imagination sont encore relativement simple pour l’instant – les prédictions faites à seulement quelques secondes dans le futur, mais ils sont encore assez pour le robot de comprendre comment déplacer des objets sur une table sans déranger les obstacles. Surtout, le robot peut apprendre à effectuer ces tâches sans l’aide de l’homme ou la connaissance préalable de la physique, de son environnement ou de ce que les objets sont. C’est parce que l’imagination visuelle est appris à partir de rien d’automatique et non supervisée d’exploration, où le robot joue avec des objets sur une table. Après cette phase, le robot construit un modèle prédictif du monde, et peut utiliser ce modèle pour manipuler les nouveaux objets qu’il n’a pas vu avant.

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“De la même manière que nous pouvons imaginer combien notre action sera de déplacer les objets dans notre environnement, cette méthode peut permettre à un robot de visualiser la manière dont les différents comportements qui affectent le monde autour d’elle”, a déclaré Sergey Levine, professeur adjoint à Berkeley Département de génie Électrique Engineeing et les Sciences Informatiques. “Cela peut permettre une planification intelligente extrêmement flexibles compétences complexes dans les situations du monde réel.”

Le système utilise convolutifs récurrente vidéo de prédiction de “prédire la façon dont les pixels dans une image fera passer d’une image à l’autre fondée sur des actions du robot.” Cela signifie qu’il peut jouer des scénarios avant qu’il commence à toucher ou déplacer des objets.

“Dans le passé, les robots ont appris des techniques avec un homme superviseur d’aider et de donner de la rétroaction. Ce qui rend ce travail passionnant, c’est que les robots peuvent apprendre une série de visuels objet de manipulation de compétences entièrement sur leur propre,” a déclaré Chelsea Finn, un étudiant en doctorat de Levine pour le laboratoire de l’inventeur et de l’ADN d’origine du modèle.

Le robot a besoin d’aucune information spéciale sur ses environs ou de toute capteurs spéciaux. Un appareil photo est utilisé pour analyser la scène et ensuite agir en conséquence, autant que l’on peut prédire ce qui va se produire si nous déplacer des objets sur une table dans une autre.

“Les enfants peuvent apprendre au sujet de leur monde en jouant avec des jouets, les déplacer, saisir, et ainsi de suite. L’objectif de cette recherche est de permettre à un robot pour faire la même chose: pour en apprendre davantage sur la façon dont le monde fonctionne à travers autonomes en interaction,” Levine dit. “Les capacités de ce robot sont encore limitées, mais ses compétences sont apprises entièrement automatiquement, et permettent de prédire physique complexe des interactions avec les objets qu’il n’a jamais vu avant, en s’appuyant sur observé précédemment, les modèles d’interaction.”

Image en vedette: Kevin Smart/Getty Images

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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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