Этот пост добавлен читателем Naked Science в раздел «Сообщество». Узнайте как это сделать по ссылке.
Новый подход к обучению позволил роботу выполнить 1000 задач за один день
Благодаря новому подходу робот смог выполнить за день тысячу задач. Метод также значительно ускорил обучение роботов.
Импровизация — слабая сторона большинства роботов. Сталкиваясь с новой задачей, роботы обычно теряются и терпят неудачу. Исследователи тратят много времени, обучая их даже самым простым манипуляциям.
Ученые из Имперского колледжа Лондона, вероятно, смогли решить эту проблему. Результаты исследования опубликованы в Science Robotics.
Они использовали новый подход — Multi-Task Trajectory Transfer. Эксперты обучили роботизированную руку выполнять тысячу различных манипуляционных задач менее чем за 24 часа. Роботу хватало всего одной демонстрации, чтобы освоить задачу.
Ученые сконцентрировались на решении одной из основных проблем — необходимости большого объема данных. Каждая задача требует десятков или сотен демонстраций, при этом нейронные сети кодируют все движения в единую политику поведения. В новом методе ученые использовали другой подход.
Метод разделил задачи на две последовательные фазы: выравнивание и взаимодействие. Во время фазы выравнивания робот перемещал руку или другую часть в правильное положение для решения задачи. Например, он мог поднести вилку к розетке. Во время фазы взаимодействия робот выполнял точную манипуляцию — вставляо вилку в розетку. Разделение этих шагов помогло роботу эффективно адаптироваться к новым задачам.
Второе ключевое новшество — обобщение с использованием ранее сохраненных демонстраций. Столкнувшись с новой задачей, робот находил наиболее подходящую прошлую демонстрацию и адаптировал ее к актуальной ситуации.
Чтобы проверить возможности метода, исследователи поручили однорукому роботу Sawyer выполнить 1 000 задач, включавших 402 различных объекта и 31 категорию навыков.
Потом ученые провели 2 200 испытаний, проверяя, как робот выполняет эти задачи. Также они поручили роботу 100 задач в новых условиях. Например, они добавляли отвлекающие объекты или меняли освещение.
Результаты показали, что новый метод помог роботу эффективно осваивать новые задачи и сохранять надежность в разных условиях. Робот обучался новым навыкам примерно в десять раз быстрее, чем при традиционном подходе.
Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
Telegram 
Дзен 
VK
Предстоящие мероприятия
Дата-центры для нейросетей в последние пару лет стали важнейшим фактором роста западной экономики, а заодно и мировой энергетики. В этом направлении нейросети создали немало новых рабочих мест, хотя и меньше, чем в программировании. Однако у невиданного бума есть и оборотная сторона: нобелевский лауреат Пол Кругман выяснил, что они буквально выдавливают остальные сектора экономики, забирая у них все больше инвестиций.
Шведская академия в Стокгольме назвала имя нового лауреата Нобелевской премии по литературе. В 2026 году награду получила Энн Карсон за новаторское творчество, вступающее в диалог с классикой.
После извержения вулкана люди могут лишиться урожая и запасов пищи. Археологи выяснили, что древние жители Коста-Рики выращивали деревья и корнеплоды: такой «съедобный лес» мог помогать им переживать извержения Ареналя.
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.
История и настоящее атомной отрасли насыщены множеством аббревиатур, на первый взгляд совсем загадочных. На деле понять их несложно, а стоящие за этим истории необычны и весьма увлекательны. Ниже мы выделим такие термины. И, как читатель скоро обнаружит, они вплотную касаются его жизни далеко не только через поток электронов из розетки.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.
[miniorange_social_login]
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Комментарий на проверке
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
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.
ПонятноЛучшие материалы
Войти
Вконтакте
По e-mail
Google
Яндекс ID
Ваша заявка получена
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно