官方网站_伯克利最新发明机器人:他叫Vestri,他能“看见”未来

发布时间:2020-12-19    来源:大圣娱乐 nbsp;   浏览:5493次

官方网站-加利福尼亚大学伯克利分校的计算机科学家们开发了“能够意识到将来会再次发生”的机器人技术,利用这种技术,机器可以操作从来没有见过的东西。 而且将来该技术可以应用于自动驾驶汽车的预测事件,有助于更好的家庭机器人的生产。 这个机器人的名字是Vestri,利用的技术是视觉识别技术。 利用视觉识别技术,机器人几乎是自主自学的,可以看到他们继续特定的动作不会有什么结果。

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根据新的智造,研究者现在在NIPS 2017上展示了这项技术。 现在机器人的预测能力比较简单,无法意识到未来几秒内再次发生——,但机器人可以充分理解物体在桌子上如何移动,遇到障碍物。 现在,机器人几乎专注于从自律的游戏中自学非常简单的动手技能,最重要的是,没有人合作,或者事先学习不告诉物理、环境、物件科学相关的知识而继续执行任务。

机器人要学会在桌面上操作物体,就必须从无人监视的状态中寻找自学,培养视觉的想象力,像婴儿一样从零自学解读世界,用物体展开实验,找到最糟糕的路径移动物体的方法。 经过这个游戏阶段,机器人可以建立世界预测模型,利用这些模型可以操作前所未有的新物体。 伯克利大学电子工程和计算机科学系的助理教授Sergey Levine说:“人类可以想象我们移动东西的动作。

这个方法也可以用于机器人。 机器人可以想象不同的动作会如何影响周围的环境。 ”。 Sergey Levine补充说:“这种视觉认识到可以在简单的现实环境中构建高度的智能计划。

” 这个机器人主要依赖深度自学的技术(dynamic neural advection,统称为DNA )。 这个基于DNA的模型根据机器人的动作预测图像中的图像如何从这个帧移动到下一帧。

为了用于这个模型,机器人需要在障碍物周围滑动玩具,继续执行新的定位多个物体等简单的任务。 Levine研究所的博士生和原DNA模型的发明大圣娱乐者Chelsea Finn说:“以前,机器人掌握了控制人类领袖的合作和系统的技能。

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” 这个技术的性刺激之处是机器人几乎自主地学习如何处理对象物。 据新智造称,利用这项新技术,机器人可以自由选择在桌子上移动物体,利用预测模型使物体向期望的方向移动的动作。

机器人利用从完全相机中仔细观察的自学模型,自学如何避开障碍物,在障碍物周围扩展物体。 利文说:“宝宝没有玩具,转动玩具,转动手等,可以解读世界。 我们的目标是让机器人做某种程度的事情。

通过自主对话理解世界是如何运作的。 另外,Levine还说:“现在机器人的自学能力依然受到限制,但其技能几乎是自动自学的,通过制作以前经常观察的模型,可以预测操作者如何操作没有控制的东西。

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” 值得一提的是,我们构建了拥有Vestri的大神Sergey Levine,并于今年8月23日选择了第16届TR35排行榜(世界35名35岁以下年轻革新者排行榜)。 可以参考到目前为止创建的《TR35 | Sergey Levine:提升机器人任务能力的关键,就是让它沦为“自学小能手” | 新的智造》。 不仅如此,到目前为止Sergey Levine还在谷歌。

与来自Alphabet的DeepMind和Google X实验室的高级人员合作,建立了“多机器人标准化技能自学”的机制。 至今为止在谷歌研究所工作,为Vestri奠定了基础。 我相信未来的Vestri如果需要进一步突破,就不会撬开整个机器人产业的创新。

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