L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a rendere i robot più economici senza limitare le loro capacità

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 19 luglio

Il trasferimento dell'apprendimento, la capacità di utilizzare le conoscenze acquisite in precedenza da un contesto in un altro, potrebbe insegnare a robot economici a funzionare oltre a quelli costosi.

Il contesto: Una delle sfide più difficili che la robotica deve affrontare attualmente è far funzionare il robot senza intoppi al di fuori del laboratorio. In un ambiente di ricerca, è possibile dotare il robot di sensori costosi e fornirgli un ambiente ideale per imparare la navigazione. Ma nel mondo reale, l'utilizzo degli stessi sensori si rivelerebbe costoso e ostile per i consumatori. Inoltre, è disordinato e imperfetto.

La proposta: Ricercatori alla Libera Università si è rivolto a un tipo di machine learning noto come transfer learning per vedere se potevano risolvere il problema. Il transfer learning è il processo di prendere ciò che un algoritmo ha appreso in un contesto e applicarlo in un altro. Potrebbe essere utilizzato per adattare un algoritmo che controlla un robot in laboratorio in modo che possa controllare un robot nel mondo reale. Ciò significa che il robot potrebbe prima allenarsi con il vantaggio di sensori migliori e un ambiente migliore, quindi sfruttare ciò che ha appreso anche quando ha solo sensori economici e un ambiente povero.

I risultati: Per testare questa idea, i ricercatori hanno creato un robot in un ambiente simulato in cui ha navigato prima con l'aiuto di otto sensori di prossimità e poi con una singola telecamera. Hanno scoperto che quando l'algoritmo di controllo del robot utilizzava l'apprendimento di trasferimento per prendere decisioni, con solo l'accesso alla telecamera, imparava a navigare nella stanza molto più velocemente rispetto a quando non utilizzava affatto l'apprendimento di trasferimento. Era anche molto più veloce rispetto a quando utilizzava l'apprendimento di trasferimento durante la formazione piuttosto che il processo decisionale.

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