Najnowsza współpraca oddziału Intel Labs z Włoskim Instytutem Technologii i Uniwersytetem Technicznym w Monachium zaowocowała wyjątkowym sposobem na szkolenie robotycznych asystentów. W praktyce to wielki krok do poprawy możliwości przyszłych robotów asystujących lub produkcyjnych.
Jak Intel usprawnił szkolenie robotycznych asystentów ze swoim układem Loihi?
To podejście wykorzystuje obliczenia neuromorficzne poprzez nowe interaktywne metody uczenia się obiektów online, aby umożliwić robotom uczenie się nowych obiektów po wdrożeniu. Korzystając z tych nowych modeli, specjaliści z powodzeniem zademonstrowali ciągłe interaktywne uczenie się na neuromorficznym układzie badawczym Intela (Loihi), odnotowując do nawet 175-krotnie mniejszą wymaganą energię do nauki nowej instancji obiektu z podobną lub lepszą szybkością i dokładnością w porównaniu do rozwiązań na bazie CPU.
Czytaj też: Domniemane zdjęcieĄ karty graficznej GeForce RTX 4080
Kiedy człowiek poznaje nowy obiekt, rzuca okiem, odwraca go, pyta, co to jest, a następnie jest w stanie natychmiast rozpoznać go ponownie we wszystkich rodzajach ustawień i warunków. Naszym celem jest zastosowanie podobnych możliwości w przyszłych robotach, które pracują w interaktywnych ustawieniach, umożliwiając im dostosowanie się do nieprzewidzianych sytuacji i bardziej naturalną pracę u boku człowieka
– powiedziała Yulia Sandamirskaya, kierownik badań nad robotyką w laboratorium obliczeń neuromorficznych Intela.
Badacze zaimplementowali w Loihi architekturę sieci neuronowej, która lokalizuje uczenie się w pojedynczej warstwie synaps plastycznych i uwzględnia różne widoki obiektów poprzez rekrutację nowych neuronów na żądanie. Umożliwiło to autonomiczny rozwój procesu uczenia się podczas interakcji z użytkownikiem.
