Robotbedrijf traint model op een miljoen uur menselijke video
Dyna Robotics leerde zijn systeem taken uitvoeren door uitsluitend beelden van mensen te bestuderen, zonder data van robots zelf. Dat zou het verzamelen van dure trainingsdata met echte machines grotendeels overbodig maken.
Het robotica-initiatief Dyna Robotics heeft een neuraal netwerk ontwikkeld dat vaardigheden aanleert door te kijken naar videobeelden van mensen. Het systeem analyseerde een grote hoeveelheid opgenomen menselijke handelingen om fysieke taken onder de knie te krijgen, volledig zonder gebruik te maken van trainingsgegevens die direct op machines zijn verzameld.
Efficiëntere trainingsmethoden
Deze aanpak kan een belangrijk knelpunt in de robotica aanpakken. Tot voor kort moesten ontwikkelaars vaak intensief experimenteren met fysieke hardware om robots te instrueren, wat tijdrovend en kostbaar is. Door gebruik te maken van bestaande visuele data van menselijk gedrag, wordt het proces van het aanleren van nieuwe handelingen aanzienlijk vereenvoudigd.
De techniek sluit aan bij een bredere trend binnen kunstmatige intelligentie waarin visuele data op grote schaal wordt ingezet om systemen grip te laten krijgen op de fysieke wereld. Waar AI voorheen vooral in digitale omgevingen werd getraind, is de koppeling tussen videobronnen en fysieke handelingen een stap in de richting van breder inzetbare autonome systemen.
Deze samenvatting is gebaseerd op een origineel artikel van Unite.AI. Lees het volledige, originele bericht bij de bron.
Lees het originele artikel