Новый MIT AI самостоятельно конструирует роботов

Новый проект Массачусетского технологического института призван избавить робототехнику от догадок. Вместо того чтобы методом проб и ошибок найти правильный дизайн для задачи, вы можете просто спросить RoboGrammar. Программе просто нужно знать, какие части у вас валяются и что вам нужно от робота. Команда считает, что RoboGrammar может указать исследователям новые направления, ведущие к более эффективным и изобретательным проектам.

RoboGrammar описывается в новом исследовании, и ведущий автор Аллан Чжао из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) планирует представить программное обеспечение на предстоящей конференции SIGGRAPH Asia. По словам Чжао, проектирование роботов по-прежнему является в основном ручным процессом, и люди, как правило, прибегают к одним и тем же конструкциям. «Когда вы думаете о создании робота, который должен пересекать различные местности, вы сразу же переходите к четвероногому», - говорит Чжао. Однако RoboGrammar может предложить другое.

RoboGrammar проходит три шага перед тем, как представить свой индивидуальный дизайн. Для начала RoboGrammar нужен список доступных частей и задача в виде полей ввода. Например, вы хотите пересечь местность с гребнями или ступенями. Затем ИИ генерирует тысячи возможных дизайнов на основе доступных компонентов. Большинство из этих проектов представляют собой «бессмысленные» роботы, которые плохо работают с указанным типом местности (или почти с чем-либо). Команда добавила набор ограничений, названный «грамматическим графом», чтобы гарантировать, что дизайны, созданные RoboGrammar, будут функциональными на базовом уровне. Чжао говорит, что они черпали вдохновение у животных, особенно членистоногих, чтобы сосредоточить усилия ИИ.

Наконец, RoboGrammar моделирует все конструкции с помощью алгоритма контроллера, называемого Model Predictive Control, который отдает приоритет эффективному движению вперед. Исследователи, использующие RoboGrammar, могут искать в базе данных возможных дизайнов с помощью «эвристического поиска по графам», чтобы найти лучших исполнителей. У них могут быть ноги, колеса или их сочетание. Со временем нейронная сеть узнает, какие конструкции работают хорошо, а какие нет, со временем улучшая эвристическую функцию.

Дизайн RoboGrammar не является законченным продуктом; они просто дают инженерам лучшее представление о том, в каком направлении двигаться, прежде чем начинать строительство. Чжао также считает, что RoboGrammar может быть полезен при разработке полностью виртуальных объектов; с другим графом грамматики он мог бы так же легко производить роботов для видеоигры.

Читать далее

Самостоятельный автомобиль Aptiv на выставке CES 2018 - это мир лучше

Безупречная поездка на полчаса по оживленным улицам Лас-Вегаса. Единственное вмешательство человека: когда столкнулись баррикады, брошенные вверх по середине улицы.

Perrone Robotics: мы сделаем автомобили, пылесосы, горные грузовики самостоятельно

Непрерывный запуск PRI рассматривает масштабируемые автономные платформы. Даже Малины Пи достаточно для простой автономии. Выживание позвоночных лабораторий может изменить то, как мы думаем об автономных устройствах.

Самостоятельные автомобили могут использовать лазеры, чтобы увидеть вокруг углов

Команда в Стэнфордском университете разработала систему, которая в один прекрасный день позволит вашему самоходному автомобилю увидеть вокруг углов, чтобы он мог принимать более ранние, разумные решения.

Hands Off с камерой Ambarella для самостоятельного вождения автомобиля

Амбарелла знает как можно больше о создании камер как о ком-то, так что естественно, что это было бы одним из первых, кто вывел бы себя на самолете, избегая лидара и почти полностью полагаясь на видение. Вот как это работает и как прошла наша тестовая поездка.