Исследователи из одного из ведущих университетов получили поддержку от американского оборонного ведомства и национальной научной организации для продвижения проекта RhyME. Эта усовершенствованная версия искусственного интеллекта предназначена для обучения роботизированных систем.

На данный момент RhyME демонстрирует увеличение скорости и эффективности освоения новых знаний роботами примерно на 50 %, и в будущем этот показатель может вырасти в сотни и даже тысячи раз.

Основная сложность в обучении роботов заключается в их неспособности адекватно анализировать изменяющуюся окружающую среду и, следовательно, плохо адаптируются к новым условиям. Хотя такая возможность существует, для её реализации требуется невероятное количество памяти и вычислительных ресурсов, что делает утилитарных роботов экономически невыгодными. Поэтому наиболее эффективными считаются промышленные роботы, работающие в строго определённых условиях. Если такой робот, например, уронит инструмент или ошибётся в выполнении задания, он не сможет скорректировать свои действия.

RhyME частично решает эту проблему. Он работает с обширной базой данных, содержащей множество примеров действий с разными предметами в различных ситуациях. После быстрого обучения — например, как вырезать ложку из куска дерева — робот самостоятельно строит алгоритм выполнения задачи, выбирая необходимые операции, такие как закрепление заготовки или использование инструмента.

В среднем система, управляемая RhyME, требует около 30 минут для обучения новой операции, тогда как раньше на это уходило тысячи часов. Это достигается тем, что робот запоминает общий принцип действия, а конкретные движения и ситуации он самостоятельно адаптирует.

Источник: @newwhotech