Um einem Roboter etwas Neues beizubringen, ist es oft erforderlich, viel menschliche Anstrengung und Zeit für den Lernprozess selbst aufzuwenden. NVIDIA schlägt jedoch vor, diesen Ansatz erheblich zu ändern. Ihr neues tiefes maschinelles Lernsystem ermöglicht es Robotern, selbstständig zu lernen, indem sie einfach Menschen beobachten.
Das neue System basiert auf miteinander verbundenen neuronalen Netzen. Einige sind für die Wahrnehmung verantwortlich, andere für die Planung, andere für die Datenverwaltung und -verarbeitung und so weiter. Dank der Verbindung verschiedener Systeme und ihrer Integration in Steuerungssysteme, Bewegungs- und Objekterkennung können Roboter lernen, indem sie einfach Menschen beobachten. Und auch neu trainieren, um neue Aufgaben auszuführen. Wie von NVIDIA-Chefwissenschaftler Stan Burchfield angegeben, „In einer Produktionsumgebung wiederholen Roboter perfekt dieselben Aktionen, können sich jedoch nicht an die um sie herum auftretenden Änderungen anpassen und lernen nicht, indem sie nur ein bestimmtes Programm ausführen. Und um dem Roboter beizubringen, eine neue Aufgabe auszuführen, müssen Sie einen Experten einladen, der den Roboter neu programmiert, was nicht billig ist."
Die Entwicklung des Unternehmens NVIDIA zielt darauf ab, dass auch Laien dem Roboter neue Techniken beibringen können.
„Wir befinden uns jetzt in einem Stadium, in dem wir mithilfe neuer Technologien tatsächlich unbegrenzte Mengen vorab markierter Daten erstellen und dann Algorithmen entwickeln und testen können. All dies wird es uns ermöglichen, Systeme zu entwickeln, die sich an alle Bedingungen anpassen. “
Das Unternehmen veröffentlichte sogar ein Video, in dem die Technologie demonstriert wurde. Eine Person bewegt Objekte darauf und "schaut ihn an", der Roboter lernt, dasselbe zu tun. Laut NVIDIA-Mitarbeitern steht die Technologie erst "am Anfang". Daher ist es einerseits interessant, andererseits ist es ein wenig beängstigend, was Roboter in Zukunft noch von uns lernen können. Die vollständige Video-Demo finden Sie unten.
Vladimir Kuznetsov
