Новейшая модель искусственного интеллекта NVIDIA помогает роботам выполнять трюки с вращением ручки с мастерством человека
В мире робототехники человеческий фактор становится все менее важным благодаря искусственному интеллекту. Исследовательская группа NVIDIA представила свое новое творение — Eureka, агент искусственного интеллекта, работающий на основе GPT-4, который обучает роботов выполнять различные задачи с помощью алгоритмов подкрепления. Одним из самых заметных достижений Eureka является то, что он научил роботизированную руку делать трюки с вращением ручки так же хорошо, как и человек (как вы можете видеть в видео, робот исполняет трюки даже лучше, чем большинство людей).
Eureka также обучил четвероногих роботов, гибкие манипуляторы, и другие роботизированные системы открывать ящики, пользоваться ножницами, ловить мячи и выполнять еще около 30 разных задач. По словам исследователей NVIDIA, алгоритмы подкрепления, основанные на пробах и ошибках, которые использует ИИ, на 80 процентов эффективнее тех, которые написаны экспертами-людьми. В результате производительность роботов также улучшилась более чем на 50 процентов. Стоит отметить также и то, что Eureka самообучается на основе опыта выполнения задач, внося изменения в функции вознаграждения по своему усмотрению.
Исследовательская группа NVIDIA уже опубликовала библиотеку алгоритмов Eureka, призвав всех желающих испытать их на NVIDIA Isaac Gym, приложении для физического моделирования для исследований в области машинного обучения.
Модель, в которой роботы обучают роботов без активного участия человека, кажется, становится все более популярной. В мае 2023 года в журнале Transactions on Machine Learning Research была опубликована статья о новой системе под названием SKILL (Shared Knowledge Lifelong Learning), которая позволила системам искусственного интеллекта изучать 102 разных навыка, включая диагностику заболеваний по рентгенограммам грудной клетки и определение видов цветов. Системы искусственного интеллекта делили свои знания — выступая, в некотором смысле, в качестве учителей — друг с другом по сети связи и смогли овладеть каждым из 102 навыков.
Исследователи из таких учебных заведений, как Массачусетский технологический институт и Университет Бристоля, также добились успеха, в частности, в использовании искусственного интеллекта для обучения роботов манипуляциям с предметами.
Последняя модель искусственного интеллекта NVIDIA — впечатляющий пример того, как роботы могут научиться сложным и творческим навыкам с помощью алгоритмов подкрепления. Технология открывает новые возможности для развития робототехники и искусственного интеллекта в будущем.
Eureka также обучил четвероногих роботов, гибкие манипуляторы, и другие роботизированные системы открывать ящики, пользоваться ножницами, ловить мячи и выполнять еще около 30 разных задач. По словам исследователей NVIDIA, алгоритмы подкрепления, основанные на пробах и ошибках, которые использует ИИ, на 80 процентов эффективнее тех, которые написаны экспертами-людьми. В результате производительность роботов также улучшилась более чем на 50 процентов. Стоит отметить также и то, что Eureka самообучается на основе опыта выполнения задач, внося изменения в функции вознаграждения по своему усмотрению.
Исследовательская группа NVIDIA уже опубликовала библиотеку алгоритмов Eureka, призвав всех желающих испытать их на NVIDIA Isaac Gym, приложении для физического моделирования для исследований в области машинного обучения.
Модель, в которой роботы обучают роботов без активного участия человека, кажется, становится все более популярной. В мае 2023 года в журнале Transactions on Machine Learning Research была опубликована статья о новой системе под названием SKILL (Shared Knowledge Lifelong Learning), которая позволила системам искусственного интеллекта изучать 102 разных навыка, включая диагностику заболеваний по рентгенограммам грудной клетки и определение видов цветов. Системы искусственного интеллекта делили свои знания — выступая, в некотором смысле, в качестве учителей — друг с другом по сети связи и смогли овладеть каждым из 102 навыков.
Исследователи из таких учебных заведений, как Массачусетский технологический институт и Университет Бристоля, также добились успеха, в частности, в использовании искусственного интеллекта для обучения роботов манипуляциям с предметами.
Последняя модель искусственного интеллекта NVIDIA — впечатляющий пример того, как роботы могут научиться сложным и творческим навыкам с помощью алгоритмов подкрепления. Технология открывает новые возможности для развития робототехники и искусственного интеллекта в будущем.
- Алексей Павлов
- Nvidia
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Еще раз об убийстве Андрея Боголюбского: что рассказали кости погибшего князя?
Профессор судебной медицины поправил историков и выявил неточности древних летописей...
Раскрыта главная тайна антарктического льда: ученые узнали, как и кем была взломана природная защита Шестого континента
Похоже, той Антарктиде, которую мы знаем, приходит конец. Впрочем, это не точно...
Древнеримский артефакт переписывает историю Америки: Колумб был не первым?
Почему находка из индейской могилы почти 100 лет вызывает ожесточенные споры среди археологов и историков?...
ФСБ рассекретило часть архивов Александра Вадиса, генерала «Смерш»: как советская контрразведка переиграла немцев на Курской дуге. И не только
Историки говорят: по биографии этого смершевца можно запросто снять несколько остросюжетных боевиков...
Почему загадочные отметины на камнях в Помпеях десятилетиями ставили в тупик военных экспертов?
Итальянские ученые неожиданно решили одну из самых запутанных загадок римской военной истории. Оказывается, уже тогда стреляли из «пулеметов»...
Жители Анд переписали свою ДНК: почему горные индейцы пьют ядовитую воду, но чувствуют себя при этом хорошо?
По словам ученых, эволюция сделала красивый и хитрый ход. И это не иммунитет к токсинам, а нечто другое, более интересное...
Почему загадочный объект на Марсе — «копия» древнеегипетской пирамиды?
Что стоит за самой таинственной структурой на Красной планете? Эксперты дают объяснения, но стоит ли им верить?...
Ядерный взрыв на Луне: для чего советские ученые хотели провести такой грандиозный эксперимент?
Зачем России атомный реактор на Луне и как он поможет нам добраться до Венеры?...
У группы Дятлова все-таки был шанс: ИИ вычислил единственный вариант, когда люди могли спастись
Оказалось, что судьба туристов была решена уже в первые три минуты трагедии. И нейросеть нашла как именно...
Почему эти меры не спасут Антарктиду: пять проектов по спасению ледников оказались провалом
Эксперт жестко проанализировал самые популярные программы по сохранению льда на Шестом континенте. Увы, они оказались невыполнимой фантастикой, причем опасно...