Как обучают роботов? 🤖
Машину, как и человека, нужно учить. Раньше это делали путем программирования конкретных действий, и этого было достаточно для «станков с программным управлением». Для автономного такси и даже для робота-упаковщика этого мало: слишком велико разнообразие сценариев, невозможно заранее запрограммировать все дорожные ситуации и все возможные положения различных товаров. Да и производственные цепочки становятся сложнее.
💡Новый тренд робототехники — обучение с подкреплением (reinforcement learning), когда роботу дается возможность самому выбрать, какое действие совершить. Механическая рука может миллион раз попробовать ухватить объект, совершенствуя свои навыки, и на миллион первый раз у нее формируется «представление» о том, как это сделать правильно.
Но с обучением в физическом мире возникает серьезная проблема: дефицит времени и специфические требования к полигону. Мы не можем позволить беспилотному автомобилю задавить миллион пешеходов, чтобы методом проб и ошибок он понял, что этого делать не стоит
🕹Поэтому роботов обучают с использованием синтетических данных, то есть на симуляторах, которые максимально похожи на реальность.
Прочитать статью полностью можно в нашем блоге 👉🏼 https://clck.ru/F5YmB
#мти #московскийтехнологическийинститут #алантим #роботмти #научныеновости