 |
| ภาพจาก Carnegie Mellon University School of Computer Science |
Shikhar Bahl, Deepak Pathak และ Abhinav Gupta แห่ง Carnegie Mellon University พัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้หุ่นยนต์ด้วยการเลียนแบบมนุษย์ในธรรมชาติ (In-the-Wild Human Imitating Robot Learning) หรือ WHIRL เพื่อสอนหุ่นยนต์ให้ทำงานโดยการสังเกตสิ่งที่คนทำ
WHIRL ช่วยให้หุ่นยนต์ได้รับความรู้จากวิดีโอที่แสดงปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์กับสิ่งต่าง ๆ และนำข้อมูลนั้นไปใช้กับงานใหม่ ทำให้เหมาะสมกับการเรียนรู้การทำงานบ้าน นักวิจัยได้ติดตั้งกล้องให้กับหุ่นยนต์ และใช้อัลกอริธึม เพื่อให้หุ่นยนต์ได้เรียนรู้การทำงานมากกว่า 20 งานในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติ
ในแต่ละกรณี หุ่นยนต์จะเฝ้าดูมนุษย์ทำงานหนึ่งครั้ง จากนั้นจึงฝึกฝนและเรียนรู้ที่จะทำงานให้เสร็จด้วยตัวเอง “แทนที่จะรอให้หุ่นยนต์ถูกตั้งโปรแกรมหรือฝึกให้ทำงานต่าง ๆ ให้สำเร็จก่อนที่จะนำไปใช้ในบ้านคน เทคโนโลยีนี้ช่วยให้เราส่งหุ่นยนต์ไปที่บ้าน และให้พวกมันเรียนรู้วิธีการทำงานให้ลุล่วง พร้อมทั้งปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมด้วยการมองเท่านั้น" Pathak อธิบาย
อ่านข่าวเต็มได้ที่: Carnegie Mellon University School of Computer Science
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น