Robot của Google tự học đi trong môi trường thực - blogkhoahoc

Lĩnh vực chế tạo robot đã ngày càng tiến bộ, trong đó có con robot mang lên Rainbow Dash với khả năng tự học cách đi bộ. Mẫu robot bốn chân này chỉ cần vài giờ để học cách đi lùi , tiến, rẽ phải và trái.


Những nhà điều tra từ Google, UC Berkeley , và Viện Công nghệ Georgia đã xuất bản một bài báo ở trên trang ArXiv mô tả một kỹ thuật AI thống kê đã được gọi là học tăng cường sâu mà họ đã sử dụng để tạo ra thành tựu robot thông minh thế hệ mới.




Robot của Google tự học đi trong môi trường thực

 

 





Robot Rainbow Dash của Google , Viện Công nghệ Georgia.




Hầu hết các kỹ thuật tự học thông minh trước đây đều diễn ra trong môi trường mô phỏng máy tính. Tuy nhiên, Rainbow Dash đã sử dụng công nghệ này để học cách đi bộ trong môi trường vật lý thực tế. Hơn nữa, nó có thể thực hiện như vậy mà chưa cần một cơ chế giảng dạy chuyên dụng, chẳng hạn như người hướng dẫn hoặc dữ liệu lập trình sẵn. Rainbow Dash đã thành công khi đi bộ ở trên nhiều bề mặt, bao gồm nệm xốp mềm , thảm lau chân với nhiều điểm gấp khúc ngẫu nhiên.


Các kỹ thuật học sâu mà robot sử dụng bao gồm một loại học máy thử đúng và sai thường xuyên bằng cách tương tác nhiều lần với môi trường. Cách này tương tự như các trò chơi máy tính dùng phương pháp kỹ thuật số học cách chơi để giành chiến thắng. Hình thức học máy này khác biệt rõ rệt với học tập có giám sát hoặc chưa giám sát truyền thống, trong đó các mô hình học máy đòi hỏi dữ liệu đào tạo phải đã được phân định rõ ràng. Học tăng cường sâu kết hợp các phương pháp học tăng cường với học sâu , và trong đó quy mô của học máy truyền thống được mở rộng đáng kể chỉ bằng sức mạnh của các phép tính toán khổng lồ.




Robot có thể tự học , hoạt động độc lập mà không cần người hướng dẫn hoặc dữ liệu lập trình sẵn. Ảnh: Techxplore

Robot có thể tự học , và hoạt động độc lập mà chưa cần người hướng dẫn hoặc dữ liệu lập trình sẵn. Ảnh: Techxplore


Mặc dù nhóm điều tra cho rằng Rainbow Dash đã học cách tự đi lại, sự can thiệp của con người vẫn đóng một vai trò quan trọng trong việc đạt đã được mục tiêu đó. Những nhà điều tra đã phải gây ra các đường ranh giới, robot phải học cách đi bộ để giữ cho nó không rời khỏi khu vực. Họ cũng đã phải nghĩ ra các thuật toán cụ thể để ngăn robot rơi xuống, một trong số đó chính là tập trung vào việc kìm hãm chuyển động của robot. Để ngăn ngừa tai nạn , và thiệt hại do rơi xuống, việc học tăng cường robot thường diễn ra trong môi trường kỹ thuật số trước khi các thuật toán được chuyển sang dạng vật lý để bảo vệ sự an toàn của robot.


Thành công của Rainbow Dash đạt được sau khoảng một năm các nhà khảo sát tìm ra cách cho robot học môi trường vật lý thực tế thay vì dạng ảo như trước đây. Chelsea Finn, giáo sư trợ lý Stanford liên kết với Google nói: “Loại bỏ con người khỏi quy trình học tập của robot là điều thực sự khó khăn. Bằng cách cho phép robot học tự chủ, nó có thể hoạt động gần gũi hơn với nguy cơ học sâu tăng cường trong thế giới thực”.


An Phạm (Theo Techxplore)




===================

===> Xem thêm các tin Khoa học nhanh nhất

===> Xem thêm các phát minh khoa học mới nhất

===> Xem thêm các tin khoa học máy tính Mới nhất