UC Berkeley Daniel Pieter Abbeel, AI için tasarlanmış en yeni robotu piyasaya sürdü
Yakın zamanda, California Üniversitesi, Berkeley'deki bir robotik araştırma ekibi en son sonuçları yayınladı: Robotik araştırmaları için geliştirilen bir robot olan Blue, robotik araştırmacılarının ekonomik yükünü azaltmak ve robotik araştırmalarını teşvik etmek için tasarlanmış, düşük maliyetli, AI tarafından tasarlanmış bir Blue'dur.
Şekil | Mavi Robot (Kaynak: California Üniversitesi, Berkeley)
Bu ekibin lideri, yoğun öğrenme alanında büyük bir inek olan Kaliforniya Üniversitesi, Berwick'te bir profesördür. Pieter Abbeel , Araştırmacılar Stephen McKinley, David Gealy.
Resim | Soldan sağa Pieter Abbeel, David Gealy, Stephen McKinley
"Son yıllarda, yapay zeka, mevcut robotları yazılım düzeyinde daha akıllı hale getiren önemli ilerleme kaydetti, ancak donanım uzun yıllardır yerinde. Günümüzün yapay zeka çağı için yeni robotik donanım geliştirmemiz gerekiyor . "Pieter Abbeel" Maliyet açısından Stephen McKinley, robotların tekrarlanan deneylerde yeni becerilerde giderek daha fazla ustalaşabileceğine inanıyor, ancak tekrarlanan deneyleri ve araştırmaları destekleyen düşük maliyetli bir platform olmadan hızlı geliştirme mümkün olmayabilir. Bu nedenle, maliyeti düşürmek, robotik araştırmalarını ilerletmek için de çok önemlidir.
Resmi tanıtımına göre Blue robotun 7 serbestlik dereceli çift kollu bir robotu var ve seri üretimden sonra fiyatın 2.000 doların altında kontrol edilmesi bekleniyor. Raporda belirtilen MIT Technology Review, Blue robotik sistemin yalnızca robotu kontrol etmek için bazı düşük seviyeli yazılımlar içerdiğini, ancak daha da önemlisi, diğer araştırmacıların bağımsız olarak daha fazla AI yazılımı yazmasını destekleyebileceğini belirtti.
Ekip, robotun karmaşık görevleri yerine getirmek için en son AI algoritmalarını kullanmayı, düşük fiyatlar ve güvenlik sağlamayı ve araştırmacının satın alma yükünü azaltmayı hedeflediğini belirtti.
Bu robotun, kontrol etmek için VR kullanan araştırmacıları desteklediğini belirtmek gerekir. , Bu süreç, AI robot algoritmalarını eğitmek için çok önemlidir. Araştırmacılar robotları kontrol etmek için VR cihazlarını kullanırken, AI algoritmaları davranışları taklit edebilir ve öğrenebilir; bu, robotlar için çok sayıda deneme yanılma sürecini azaltmaya eşdeğerdir ve robotların belirli bir beceride hızlı bir şekilde ustalaşmasını sağlar.
Şekil | Mavi Robot (Kaynak: California Üniversitesi, Berkeley)
Blue robotun kendisi yalnızca 8,7 kg ağırlığındadır ve sürekli taşıma kapasitesi 2 kg'dır. Bu basit verilerden robotun yükünün büyük olmadığı ve üretim görevlerini gerçekleştirmek için tasarlanmadığı görülmektedir.
Tekrarlayan üretim görevlerini sorunsuz bir şekilde gerçekleştirmek için, geleneksel endüstriyel robotlar genellikle yüksek doğruluk ve güce sahiptir, ancak bu, yakınlarda çalışırken insanların güvenliğini garanti edemez ve aynı zamanda daha esnek görevler için yetkin olamazlar. Bu nedenle, son yıllarda robotların (hassas) tekrar eden performansını insan yetenekleriyle birleştirmeyi amaçlayan işbirlikçi robotlar ortaya çıkmıştır.Aynı zamanda, insanlarla çalışabilmek için, işbirlikçi robotlar çoğunlukla sıkışma ve çarpışmayı önleme için tasarlanmıştır. . Ancak işbirlikçi robotların fiyatı genellikle on binlerce dolardan fazladır.
Ekip, Blue'yu tasarlarken, araştırmacının güvenlik ve deneysel ihtiyaçlarını da tam olarak dikkate aldı. Örneğin, robot, operasyon sırasında insanların sıkışmasını önlemek için dış kuvvetlere karşı çok hassastır. Aynı zamanda, araştırmacı, robotu çok sert olacak şekilde ayarlayabilir. Ayrıca çok rahatlatıcı ve sürüklemesi kolay hale gelebilir.
Ek olarak, esneklik de takımın çok değer verdiği bir unsurdur. 7 derecelik özgürlüğe sahip olmasının yanı sıra, Blue robot rotasyon aralığında da iyi performans gösterir.Bu, kullanıcılara robota daha karmaşık ve çeşitli hareketler yapmayı öğretme imkanı verir.
Ancak aynı zamanda, robotun doğruluğu ve gücü büyük ölçüde zayıfladı, bu da maliyetleri düşürmenin önemli bir nedenidir. McKinley, robotun çok yüksek hassasiyet ve güce ihtiyaç duymadığına inandıklarını ve robotun gelişiminin odak noktasının yalnızca daha akıllı olmak olduğuna inandıklarını söyledi.
(Kaynak: Somutlaştırılmış Zeka)
Pieter Abbeel şu anda Berkeley'deki California Üniversitesi'nde profesör, Robot Öğrenme Laboratuvarı direktörü ve Berkeley Yapay Zeka Araştırma (BAIR) Laboratuvarı'nın eş direktörüdür. Son birkaç yılda, Pieter Abbeel ve ekibi robotların insan davranışını gözlemlemesine ve taklit yoluyla çeşitli beceriler öğrenmesine izin vermeye kararlıydı.Ekip, artık robotların düğüm atmayı, temel montajı ve katlamayı öğrenmesine başarılı bir şekilde izin verdi.
2017 yılında Pieter Abbeel, Peter Chen, Rocky Duan ve Tianhao Zhang, Derin Taklit Öğrenme, Derin Taklit Öğrenme ve Derin Taklit Öğrenmeyi kullanmayı amaçlayan Embodied Intelligence'ı (şimdiki şirket adı: COVARIANT.AI) kurdu. Takviye öğrenme (Derin Takviyeli Öğrenme), robotların karmaşık işlemleri daha kolay ve verimli bir şekilde öğrenmesine yardımcı olmak için yapay zeka yazılımı geliştirin.
Resim | Soldan sağa Pieter Abbeel, Chen Xi, Duan Yan, Zhang Tianhao
PieterAbbeel, robotların taklit öğrenme yoluyla belirli bir beceride ustalaştıklarında, bu beceriyi sürekli olarak pekiştirmeli öğrenme yoluyla daha hızlı geliştirebileceklerine ve daha sonra mükemmelliğe ulaşabileceklerine inanıyor, bu da sıradan programlama veya pekiştirmeli öğrenmeden çok daha etkili.
