OpenAI Robotic Hand изучает, как работать без человеческих примеров

OpenAI Robotic Hand изучает, как работать без человеческих примеров

Вы часто забираете вещи в течение всего дня, когда действие кажется простым. Тем не менее, это всего лишь конечный результат сети нервов, сухожилий и мышц, которые вы оттачивали всю свою жизнь. Создание робота, способного подбирать вещи с такой же надежностью, оказалось затруднительным, и даже небольшие изменения могут сделать тщательно разработанную робота рукой все большие пальцы. Компания под названием OpenAI заявила, что разработала руку робота, которая захватывает объекты по-человечески, и людям не нужно было их научить - она ​​сама изучила все.

На протяжении всей вашей жизни ваш мозг учился собирать разные предметы. На сознательном уровне нет разницы между сбором деревянного блока или яблока. Вы просто это делаете. Перевод человеческих движений в машину будет излишне сложным. Итак, OpenAI решил вообще пропустить человеческий элемент. Они позволяли руке робота пытаться и терпеть неудачу снова и снова в симуляции, пока он медленно не научился собирать различные объекты.

Симулированная рука робота не должна была работать в реальном времени, поэтому исследователи смогли смоделировать около 100 лет проб и ошибок примерно через 50 часов. Для этого потребовалось какое-то серьезное вычислительное оборудование: 6144 процессора и 8 графических процессоров задействовали этап обучения. OpenAI называет эту систему Dactyl, и она выходит за рамки симуляции.

Когда Дактиль развернулся на руке физического робота, он способен на замечательные человекоподобные движения. Что-то, что мы считаем само собой разумеющимся, подобно вращению объекта вокруг, чтобы посмотреть на другую сторону, утомительно для большинства роботов. Dactyl может сделать это с легкостью, но у него есть расширенное аппаратное обеспечение. Shadow Dexterous Hand имеет 24 степени свободы по сравнению с семью для большинства роботов. Робот знает положение каждого пальца, и есть питание из трех углов камеры, чтобы помочь ему сориентировать объект.

Важно отметить, что эта система не застревает с одним типом объекта. Он может захватывать и манипулировать всем, что подходит ему в руке. Это называется «обобщением», и это важный аспект робототехники, когда мы интегрируем машины в нашу жизнь. Вы не хотите, чтобы тренировать робота, чтобы делать все, что ему нужно было сделать за один день. В идеале, он должен иметь возможность понять что-то, если оно похоже на задание, которое уже выполнено. Например, если ваш робот-дворецкий может вылить апельсиновый сок утром, он должен будет вылить вам скотч вечером, не узнав, как это сделать.

Дактиль еще не наполнит вас напитками, но, может быть, когда-нибудь.

Читать далее

Open Source Turns 20, Powers Computing, как мы его знаем сегодня

Вчера было открыто программное обеспечение с открытым исходным кодом. Немногие концепции программного обеспечения могут утверждать, что так сильно повлияли на мир.

Google Open Sources Exoplanet-Hunting AI

В конце прошлого года Google показал, как машинное обучение может помочь астрономам прорваться через отставание Кеплера, и в этом процессе было обнаружено несколько новых экзопланет. Теперь Google открыла исходный ИО с планетами, чтобы любой мог дать ему шанс.

Microsoft Open использует свой первый файловый менеджер

В соответствии с лицензией MIT вы можете загружать, изменять и использовать Диспетчер файлов Windows почти так, как хотите.

Google Open Heritage позволяет исследовать находящиеся под угрозой исчезновения исторические сайты в VR

Google хочет познакомить вас с некоторыми из самых важных исторических памятников в мире, и вам даже не нужно вставать.