Munka közben tanuló robotok

Bíró Gábor 2024. augusztus 12.

Az MIT kutatói nemrégiben egy új algoritmust fejlesztettek ki, amely az "Estimate, Extrapolate, and Situate" (EES - Becslés, extrapolálás és helymeghatározás) nevet viseli. Ez az újítás előrelépést jelent a robotika területén, ugyanis lehetővé teszi, hogy a robotok saját magukat képezzék, anélkül, hogy állandó emberi beavatkozásra lenne szükség.

Munka közben tanuló robotok

Az algoritmus ötvözi a nagy nyelvi modelleket (LLM) a robotok mozgásadataival, így a háztartási robotok hatékonyabban alkalmazkodhatnak új feladatokhoz és környezetekhez, ami akár forradalmasíthatja is képességeiket számos területen.

Az EES algoritmus valóságos ugrást jelent a robotok tanulási képességeiben. Azáltal, hogy lehetővé teszi a robotok számára a feladatok logikus részekre bontását, valamint azt, hogy megszakítás esetén ne kelljen újraindítaniuk a teljes folyamatot, az EES jelentősen növeli hatékonyságukat a bonyolult házimunkák elvégzésében. Az innováció lényege, hogy összekapcsolja a robotok mozgásadatait a nyelvi modellek „józan paraszti ész” ismereteivel, lehetővé téve a rugalmasabb és adaptívabb viselkedést. Az algoritmus révén a robotok képesek a fizikai állapotukat természetes nyelvi címkékkel összekapcsolni, ami megkönnyíti az önkorrekciót, és javítja a feladatok sikerességi arányát még ismeretlen helyzetekben is.

Az EES algoritmus olyan képességgel ruházza fel a robotokat, amely lehetővé teszi számukra, hogy önállóan képezzék magukat, és folyamatosan javítsák teljesítményüket. Ez a képesség lehetőséget ad arra, hogy a robotok felmérjék aktuális állapotukat, extrapolálják a lehetséges kimeneteleket, és így helyesen igazodjanak környezetükhöz, hogy megalapozott döntéseket hozhassanak. Ez a megközelítés különösen értékes a háztartási robotok esetében, amelyek ismeretlen tárgyakkal vagy terekkel találkozhatnak a felhasználók otthonaiban. Az EES segítségével a robotok képesek lesznek úgy módosítani viselkedésüket, hogy sikeresen végrehajtsák a feladatokat, még korábban nem látott környezetekben is.

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) kiemelkedően fontos szerepet játszanak az MIT önképző robotjainak képességeinek fokozásában. Azáltal, hogy a robotok mozgásadatait összekapcsolják a nyelvi modellek "józan paraszti ész" tudásával, a rendszer lehetővé teszi a robotok számára, hogy logikusan részekre bontsák a házimunkákat, és fizikailag alkalmazkodjanak a megszakításokhoz. Ez az integráció lehetővé teszi a robotok számára, hogy hibák esetén ne kelljen a feladatokat elölről kezdeniük, ami jelentősen növeli alkalmazkodóképességüket és hatékonyságukat. Az LLM-ek segítségével automatizálható a részfeladatok azonosítása és sorrendbe állítása, ezáltal egyszerűbbé válik a robotok összetett viselkedésének tanítása. Ez az innovatív kombináció a robotika és a mesterséges intelligencia technológiáiban utat nyithat sokkal sokoldalúbb és intelligensebb háztartási robotok felé, amelyek minimális emberi beavatkozással képesek kezelni a legkülönbözőbb feladatokat.

Az olyan önképző algoritmusok, mint az EES, messzemenő következményekkel járhatnak a robotikai iparág számára. Azáltal, hogy lehetővé teszik a robotok számára, hogy új környezetekhez és feladatokhoz alkalmazkodjanak kiterjedt újraprogramozás nélkül, ez a technológia jelentősen csökkentheti a telepítési költségeket, és növelheti a robotikai rendszerek sokoldalúságát különböző szektorokban. Az egészségügy, a gyártás és a logisztika területei mind profitálhatnak az intelligensebb és rugalmasabb robotokból, amelyek gyorsan tanulhatnak és alkalmazkodhatnak az új munkafolyamatokhoz. Emellett az AI és a robotika ilyen integrációja felgyorsíthatja a fejlettebb otthoni segítő robotok fejlődését, potenciálisan forradalmasítva az idősgondozást és a rehabilitációs szolgáltatásokat, mivel képesek lesznek alkalmazkodó, többfunkciós támogatást nyújtani otthoni környezetben is.

Összességében az EES algoritmus új távlatokat nyit a robotika területén, ami nemcsak a háztartási robotok, de számos más iparág fejlődésére is jelentős hatást gyakorolhat a jövőben.

© 2024 Birow.com