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Science Daily: Kostengünstige Roboter können alle Herausforderungen meistern
Science Daily: Kostengünstige Roboter können alle Herausforderungen meistern
Laut einem Bericht auf der US-amerikanischen ScienceDaily-Website haben Forscher der School of Computer Science der Carnegie Mellon University und der University of California, Berkeley, gemeinsam ein innovatives Robotersystem entwickelt. Die Roboter des Systems sind in der Lage, eine Vielzahl von Hindernissen zu bewältigen, darunter das Erklimmen hoher Treppen, das Überqueren von rauem, rutschigem, steilem und abwechslungsreichem Gelände und sogar den Einsatz in dunklen Umgebungen. Dieser technologische Durchbruch bietet umfassendere Möglichkeiten für den Einsatz von Robotern in komplexen Umgebungen. Es wird erwartet, dass dieses Forschungsergebnis eine starke Unterstützung für zukünftige Erkundungs-, Such- und Rettungsmissionen sowie Rettungsmissionen darstellt.
Der Roboter wurde auf unebenen Treppen und Hügeln im Park strengen Tests unterzogen. Das Team ließ den Roboter über Trittsteine und rutschige Oberflächen laufen und forderte ihn auf, treppenhohe Hindernisse zu erklimmen, ähnlich denen, auf die Menschen springen würden. Indem er sich auf Vision und einen kleinen Bordcomputer verließ, konnte sich der Roboter schnell anpassen und die Herausforderungen dieses Geländes erfolgreich meistern.
Die Forscher nutzten einen Simulator mit 4.000 geklonten Robotern, um die Roboter zu trainieren. Die Roboter wurden in Simulatoren trainiert und lernten, auf anspruchsvollem Gelände zu laufen und zu klettern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden kann dieser Simulator die vom Roboter während des Trainings erlernten motorischen Fähigkeiten in einem neuronalen Netzwerk speichern. Anschließend übertrugen die Forscher diese empirischen Fähigkeiten auf reale Roboter, sodass diese schnell Erfahrungen sammeln konnten. Diese Methode kann Robotern helfen, sich besser an verschiedene komplexe Umgebungen anzupassen und ihre Bewegungsfähigkeiten zu verbessern.
Die meisten Robotersysteme verwenden Kameras, um Karten der Umgebung zu erstellen und Aktionen zu planen. Dieser Vorgang ist jedoch langsam und ungenau, was dazu führt, dass sich der Roboter unbeholfen bewegt.
Neue Robotersysteme erfordern keine Kartierungs- und Planungsschritte mehr, sondern kombinieren visuelle Eingaben direkt mit der Steuerung des Roboters, sodass der Roboter basierend auf dem, was er sieht, entscheiden kann, wie er sich bewegt. Das System erfordert nicht einmal explizite Anweisungen zur Bewegung der Beine und der Roboter kann schnell reagieren und das aktuelle Gelände erfolgreich durchqueren.
Da keine Kartierung oder Planung erforderlich ist und mithilfe von maschinellem Lernen Bewegungen trainiert werden, ist die Herstellung des Roboters kostengünstig, mindestens 25-mal günstiger als bestehende Roboter.
Assistenzprofessor am Institut für Robotik Deepak Pathak sagte: „Die Fähigkeit kleiner Roboter, Treppen zu steigen und mit verschiedenen Umgebungen umzugehen, ist von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung von Robotern, die in den Häusern von Menschen sowie bei Such- und Rettungseinsätzen eingesetzt werden können. Das neue Robotersystem schafft.“ ein leistungsstarker und anpassungsfähiger Roboter, der viele tägliche Aufgaben erledigen kann.“
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Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
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Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
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SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
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