• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
14.11.2016
Редакция Naked Science
435

Искусственную нейросеть научили взвешивать виртуальные объекты

Американские ученые разработали систему искусственного интеллекта (ИИ), которая может определять количественные характеристики виртуальных объектов. Препринт исследования опубликован на сервере arXiv.org.

Последние достижения в области машинного обучения позволяют искусственным нейросетям соревноваться с человеком в разных приложениях, например в распознавании устной речи или лиц. Однако компьютеры остаются неспособны идентифицировать свойства объектов. В частности, для того, чтобы научиться перемещать манипулятор к дверной ручке, роботу, которым управляет нейросеть, необходимо около двух часов.

 

Ученые из Google DeepMind, Калифорнийского университета в Беркли и других учреждений разработали систему на базе рекуррентной LTSM-сети. Для ее обучения авторы использовали два различных виртуальных мира, в которых компьютер мог взаимодействовать с окружающими предметами. В первом мире находилось четыре одинаковых по размеру куба, масса которых была произвольной в каждой сессии эксперимента. Во втором мире находилось пять кубов, сложенных в башню.

 

Задачей компьютера в первом мире было найти наиболее тяжелый куб. Для этого он мог двигать объекты по вертикали (напрямую), прикладывая определенную силу. При успешном выполнении задания ИИ получал условное вознаграждение, в случае неудачи — штраф. Спустя около 100 тысяч повторений компьютер «понял», что для выявления самого тяжелого куба необходимо предварительно взвесить все кубы, после чего дать ответ.

 

Пример распределения массы. / © Misha Denil et al., 2016

 

Во втором мире алгоритм должен был выяснить количество находящихся перед ним объектов. Часть кубов в этом случае располагалась друг на друге, формируя единый блок. Компьютер также мог взаимодействовать с кубами, после чего получал положительную или отрицательную обратную связь. Со временем он разработал оптимальную стратегию выполнения задачи: сперва башня разрушалась, после чего оценивалось количество ее элементов.

 

По словам ученых, потенциально метод можно использовать для роботов, которым, например, будет необходимо перемещаться по пересеченной местности. Кроме того, система может быть актуальна для сервисных роботов, в задачи которых войдет целенаправленное взаимодействие с окружающими объектами, в частности роботов-космонавтов. Система обучения, которую применяли авторы, сейчас используется для обучения игрового искусственного интеллекта.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 14:02
Татьяна

Больше 10 лет Curiosity ищет свидетельства обитаемости Марсе. В его арсенале — инструменты для анализа горных пород и минералов, сформированных в эпохи, когда Красная планета была пригодна для органической жизни. И вот новое открытие: на пути к пику Шарп в ударном кратере Гейла марсоход впервые обнаружил кристаллы серы — необходимого строительного элемента белков.

Вчера, 11:31
ПНИПУ

День металлурга в 2024 году россияне отмечают 21 июля. Ученые Пермского Политеха рассказали, какой металл самый распространенный, какой — не утонет в воде, где можно встретить титан, можно ли потрогать обедненный уран, что опаснее — вдохнуть или проглотить ртуть, есть ли ее безопасный аналог и какой элемент не существует в чистом виде.

7 часов назад
Александр Березин

Ровно 55 лет назад США высадили людей на Луне. Почему они, а не мы? Это объясняли и неспособностью создать достаточно мощные двигатели для советской лунной ракеты, и ошибками в проектировании ракеты, и нехваткой финансирования. Все эти версии объединяет одно: они резко противоречат документам. Из них складывается совершенно иная картина проигрыша. Так что же на самом деле погубило советскую лунную программу? И отчего последствия этого удара до сих пор так больно бьют по «Роскосмосу»?

15 июля
Александр Березин

Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.

16 июля
Александр Березин

Традиционное представление о роли человека в земных экосистемах известно: он нарушает их нормальную работу и снижает биоразнообразие. Однако первая попытка изучить следы пыльцы за последние 12 тысяч лет принесла скорее противоположные данные — как минимум для континентов, полностью расположенных в Северном полушарии.

16 июля
Татьяна

Аппарат «Кассини», работавший на орбите Сатурна с 2004 по 2017 год, детально картировал его крупнейший спутник — Титан. Выяснилось, что ближе к полярным областям на поверхности есть моря и озера с жидкими углеводородами, куда впадают пополняемые атмосферными осадками реки. По мере изучения этой информации у исследователей возникло все больше вопросов. Каков состав жидкости и что определило очертания береговых линий? Воспользовавшись данными радарной съемки, американские ученые уточнили состав морей Кракена, Лигеи и Пунги и описали свойства их поверхностей.

25 июня
Игорь Байдов

Ученые из Китая и Бельгии воссоздали в лаборатории условия, существовавшие на Меркурии четыре миллиарда лет назад, и выяснили, что они были идеальными для образования слоя алмазов, который с течением времени становился лишь толще.

21 июня
Nadya

Земля начала формироваться примерно 4,5 миллиарда лет назад. Чтобы понять, как это происходило в ранние периоды развития нашей планеты, ученые ищут образцы древних горных пород. Одну из таких, возрастом почти 3,5 миллиарда лет, обнаружили рядом с городом Колли в Австралии.

1 июля
Александр Березин

Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно