Google ha recentemente lavorato nel campo della cosiddetta "robotica cloud". Si tratta di un fenomeno in cui i robot, avendo imparato a eseguire autonomamente qualsiasi azione, possono condividere la loro "esperienza" con altri robot, semplicemente trasmettendo informazioni con qualsiasi metodo di comunicazione disponibile. Questo principio di insegnamento consente di evitare il momento della riprogrammazione, o, per così dire, della "riqualificazione", quando si impostano nuovi compiti alla tecnica.
L'essenza della "cloud robotics" è la seguente: si basa su reti neurali che determinano e memorizzano la sequenza delle azioni eseguite, sono responsabili dei processi di automatismo e trasferimento delle informazioni. In generale, per tutto ciò che chiamiamo esperienza. I robot basati su reti neurali possono impostare qualsiasi compito e il cervello artificiale troverà le proprie soluzioni. In futuro, eseguendo queste azioni più volte, il robot svilupperà un algoritmo ottimale che sarà in grado di trasferire ad altre macchine, e lo useranno e lo miglioreranno senza ripartire ogni volta da zero.
Gli scienziati di Google Research hanno testato il loro algoritmo su tre tipi di robot che svolgono compiti diversi: aprire porte, studiare oggetti su un vassoio e una versione modificata del primo esperimento, quando il robot non era addestrato in modo indipendente, ma era controllato da una persona con il successivo compito di migliorare le abilità acquisite.
Nel primo caso, l'auto ha impiegato molto tempo per capire che per aprire la portiera bisogna afferrare la maniglia, girarla e spingere la portiera. Ma tutti i robot successivi hanno utilizzato questo algoritmo, saltando il momento dell'addestramento.
Nell'esperimento con il vassoio, le macchine sono state lasciate a se stesse e per diverse ore hanno studiato le relazioni causali tra gli oggetti (ad esempio: un bollitore - una tazza - zucchero: cosa farne è ovvio solo a noi, i robot dovevano "imparare").
L'esperimento numero tre, dopo aver addestrato il robot da parte dell'operatore, è stato in balia della "coscienza collettiva", che ha rapidamente trovato congiuntamente le soluzioni ottimali, differenziandosi nelle diverse posizioni iniziali dei manipolatori e nel risultato finale, che ha accelerato la manipolazione.
Il momento più interessante è stato quando uno dei robot è stato costretto ad aprire una porta su cui era installato un tipo di maniglia completamente diverso. La macchina ha fatto un ottimo lavoro.
Perché tutto questo è necessario, oltre a costruire teorie sulla rivolta delle macchine? È semplice: questa accelerazione del processo di apprendimento consentirà ai robot industriali di iniziare a svolgere compiti complessi molto più velocemente rispetto all'approccio tradizionale.
Video promozionale:
VLADIMIR KUZNETSOV
