De nieuwe AI-systemen van Google DeepMind leren robots om veters te strikken en kleding op te hangen

Photo by Simon Kadula on Unsplash

De nieuwe AI-systemen van Google DeepMind leren robots om veters te strikken en kleding op te hangen

Leestijd: 3 minuut

  • Andrea Miliani

    Geschreven door: Andrea Miliani Redacteur technologie

  • Het lokalisatie- en vertaalteam

    Vertaald door Het lokalisatie- en vertaalteam Lokalisatie- en vertaaldiensten

Het robotteam van Google DeepMind heeft twee papers gepubliceerd over hun onderzoek naar de behendigheid van robots, waarin hun nieuwe AI-systemen DemoStart en ALOHA Unleashed worden belicht. Met de nieuwe ontwikkelingen slaagden de onderzoekers erin om twee robotarmen zelfstandig een veter te laten strikken, kleding op te hangen en een andere robot te repareren.

In de update die gisteren werd gepubliceerd, legt het robotteam uit dat het uitvoeren van eenvoudige taken zoals het aandraaien van een schroef of het strikken van veters voor robots uiterst moeilijk kan zijn, omdat ze een hoge mate van behendigheid en coördinatie tussen twee armen vereisen.

Het team van Google’s Deepmind werkte tot nu toe slechts met één arm. Ze hebben onlangs een menselijk competitief robot gecreëerd die ping pong kan spelen met “slechts één arm”.

Nu hebben onderzoekers AI-systemen ontwikkeld om apparaten met twee armen te trainen om complexere taken uit te voeren die mensen dagelijks doen.

“Om robots nuttiger te maken in het leven van mensen, moeten ze beter worden in het maken van contact met fysieke objecten in dynamische omgevingen,” schreef het team.

Het AI-systeem ALOHA Unleashed – gebaseerd op het open source en kostenefficiënte systeem ALOHA ontwikkeld door Stanford University – leerde tweearmige robots om elementen te manipuleren en tegelijkertijd te werken aan het strikken van een schoenveter, het ophangen van een shirt, het schoonmaken van een keuken en het inbrengen van een tandwiel.

DemoStart daarentegen, ontwikkelde een “versterkend leer algoritme” dat robots onderwijst tijdens simulaties met het open-source programma MuJoCo. Dit AI-systeem is bedoeld voor complexere taken waarbij meer robotonderdelen zoals vingers, sensoren en gewrichten betrokken zijn.

“De robot behaalde een succespercentage van meer dan 98% bij verschillende taken in de simulatie, waaronder het herschikken van blokjes met een bepaalde kleurweergave, het aandraaien van een moer en bout, en het opruimen van gereedschap,” legden de onderzoekers uit. Later, in het echte leven, presteerde de robot met een succespercentage van 97% in de til- en kubus heroriëntatie taken, en 64% in een complexe taak die het inpluggen van een stekker in een stopcontact vereiste.

Het bedrijf heeft video’s en afbeeldingen van de experimenten en de robots verstrekt om de mogelijkheden van de nieuwe AI-systemen te demonstreren.

“Op een dag zullen AI-robots mensen helpen met allerlei taken thuis, op het werk en meer,” schreef het team over de toekomst van dit gebied in de robotica. “Onderzoek naar behendigheid, inclusief de efficiënte en algemene leermethoden die we vandaag hebben beschreven, zal helpen die toekomst mogelijk te maken.”

Vond je dit artikel leuk?
Geef een beoordeling!
Ik vond het verschrikkelijk Ik vond het echt niet leuk Het was redelijk Best goed! Ik vond het geweldig!
0 Gestemd door 0 gebruikers
Titel
Reactie
Bedankt voor je feedback
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

Laat een reactie achter

Meer weergeven...