Разное

Роботы учатся молниеносным решениям

Предлагаемая глубокая гауссовская Модель процесса обучается в автономной базе данных с помощью глубокого метаобучения с контролируемыми промежутками развертывания, которое многократно разбивает обучающий набор на обучение усреднению и обучение ядра и изучает параметры ядра, чтобы минимизировать остатки от моделей среднего. При развертывании лицо, принимающее решения, использует обученную модель и адаптирует ее к данным, полученным онлайн. Предоставлено: Университет Иллинойса, кафедра аэрокосмической техники.

У марсоходов есть группы экспертов на Земле, которые говорят им, что делать. Но роботы в посадочных миссиях к лунам, вращающимся вокруг Сатурна или Юпитера, находятся слишком далеко, чтобы получать своевременные команды с Земли.

Исследователи факультетов аэрокосмической техники и компьютерных наук Университета Иллинойса в Урбана-Шампейне разработали новый метод, основанный на обучении, позволяющий роботам на внеземных телах самостоятельно принимать решения о том, где и как собирать землю. образцы.

«Вместо того, чтобы симулировать, как черпать все возможные типы камней или зернистого материала, мы создали новый способ для автономных спускаемых аппаратов научиться быстро черпать новый материал, с которым они сталкиваются, – говорит Пранай Тангеда, доктор философии.

Используя этот метод робот может научиться черпать новый материал с очень небольшим количеством попыток. «Если он делает несколько неудачных попыток, он понимает, что не должен черпать в этой области, и попытается в другом месте».

Одной из проблем для этого исследования является недостаток знаний об океанских мирах, таких как Европа.

«До того, как мы отправили на Марс последние марсоходы, орбитальные аппараты предоставили нам довольно хорошую информацию об особенностях рельефа», – сказал Тангеда. «Но лучшее изображение Европы, которое у нас есть, имеет разрешение от 256 до 340 метров на пиксель, что недостаточно четко для определения особенностей».

В некоторых случаях команда скрывала материал под другим слоем. Робот видит только верхний материал и думает, что его можно зачерпнуть. «Когда он на самом деле зачерпывает и попадает на нижний слой, он узнает, что его невозможно зачерпнуть, и перемещается в другое место», — сказал Тангеда. Из этих 12 материалов и ландшафтов, выполненных из уникального состава одного или нескольких материалов, в базе 6700 был создан.

Источник

Кнопка «Наверх»