Нов робот на Facebook се ориентира в затворени пространства без карта

Нов робот на Facebook се ориентира в затворени пространства без карта

Иван Гайдаров
312 прочитания

Вече е възможно роботите да се придвижват без карти, но да ги навигирате добре е друг въпрос. Никой не иска те да се лутат и да губят време напред-назад, камо ли да падат при неочаквано препятствие. Facebook може да има решение на тези проблеми, след като наскоро разработи разпределен алгоритъм за подсилено обучение на изкуствен интелект (AI), който не само достига дестинацията си 99,9% от случаите, без да използва карти, но го прави само с три процента отклонение от идеалния маршрут. DD-PPO (Decentrialized Distributed Proximal Policy Optimization), както се нарича алгоритътмът, не се нуждае от повече от стандартна RGB камера с данни за дълбочината, GPS и компас.

Идеята на проекта е да се приложи нов метод на обучение, който да се мащабира добре и да бъде синхронизиран, независимо от натовареността. В рамките на проекта Facebook научава виртуален агент да стигне от точка до точка с умение, равностойно на 80 години човешки опит - около 2,5 милиарда стъпки. Резултатът е алгоритъм, който в закрити среди е достатъчно интелигентен, за да избере правилната посока по пътя и бързо да разпознава грешки, ако вземе погрешен завой.

Технологията е все още в много ранен стадий на развитие. Тепърва тя трябва да се научи да се справя на открито или в по-сложни ситуации. Facebook обаче споделя работата си с надеждата за по-нататъшен напредък. Ако това се случи, би могло да помогне на роботите да се придвижват безпрепятствено от стая в стая.

Вече е възможно роботите да се придвижват без карти, но да ги навигирате добре е друг въпрос. Никой не иска те да се лутат и да губят време напред-назад, камо ли да падат при неочаквано препятствие. Facebook може да има решение на тези проблеми, след като наскоро разработи разпределен алгоритъм за подсилено обучение на изкуствен интелект (AI), който не само достига дестинацията си 99,9% от случаите, без да използва карти, но го прави само с три процента отклонение от идеалния маршрут. DD-PPO (Decentrialized Distributed Proximal Policy Optimization), както се нарича алгоритътмът, не се нуждае от повече от стандартна RGB камера с данни за дълбочината, GPS и компас.

Идеята на проекта е да се приложи нов метод на обучение, който да се мащабира добре и да бъде синхронизиран, независимо от натовареността. В рамките на проекта Facebook научава виртуален агент да стигне от точка до точка с умение, равностойно на 80 години човешки опит - около 2,5 милиарда стъпки. Резултатът е алгоритъм, който в закрити среди е достатъчно интелигентен, за да избере правилната посока по пътя и бързо да разпознава грешки, ако вземе погрешен завой.

С използването на сайта вие приемате, че използваме „бисквитки" за подобряване на преживяването, персонализиране на съдържанието и рекламите, и анализиране на трафика. Вижте нашата политика за бисквитките и декларацията за поверителност. ОК