Onderzoekers van de University of Warwick WMG hebben revolutionaire kunstmatige intelligentie-algoritmen ontwikkeld waarmee een robot behendige manipulatie van objecten kan uitvoeren, net als mensen. Hoewel behendige manipulatie van objecten een fundamentele en oppervlakkige taak voor mensen is, is het voor autonome robots nog steeds erg moeilijk om ermee om te gaan voordat deze schijnbare doorbraak plaatsvindt. 
De behendige arm van de schaduwrobot werkt goed samen met de menselijke arm en kan al zijn functies repliceren. Simulatie toonde aan dat de handen van de robot zelfstandig leren bewegingen te coördineren en taken van verschillende complexiteit uit te voeren.
Robotarmen kunnen worden gebruikt in veel kritische toepassingen die precisie en veelzijdigheid vereisen bij fabricage, chirurgie en radioactief materiaal. Het gebruik van robotarmen op assemblagelijnen heeft geleid tot een hogere productiviteit en minder blootstelling aan risico's op de werkplek voor werknemers.
In een artikel met de titel 'Complexe vaardigheidsmanipulatieproblemen oplossen met trajectoptimalisatie en versterkingsleren' stelden prof. Giovanni Montana en dr. Henry Charlesworth, beiden van WMG, Universiteit van Warwick, nieuwe kunstmatige intelligentie-algoritmen voor (ook wel 'hersenen' genoemd) om robots te leren coördineren. vingerbewegingen en manipuleren van objecten. 
De veelzijdigheid van de algoritmen ligt in het feit dat robots elk probleem kunnen leren, zolang het maar gesimuleerd kan worden. De XNUMXD-modellering is ontwikkeld met MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact), een physics-engine ontwikkeld door de Universiteit van Washington.
De benadering van de onderzoekers maakt gebruik van twee algoritmen: een algoritme voor initiële planning en een algoritme voor het leren van versterkingen. Met deze aanpak konden de onderzoekers beduidend betere bewegingen realiseren dan bestaande methodieken.
Het onderzoeksteam zal naar verwachting blijven werken met Shadow Robot en algoritmen toepassen op echte robotapparatuur die de hand een stap dichter bij het gebruik in het dagelijkse leven zullen brengen. 
In een ander artikel, PlanGAN: Model-Based Scheduling with Sparse Rewards and Multiple Objectives, dat zal worden gepresenteerd op de NeurIPS-conferentie in 2021, ontwikkelden WMG-onderzoekers ook een algemene AI-benadering waarmee robots verschillende taken op volgorde kunnen leren. om uw vermogen om uw handen te manipuleren te verbeteren.
Rich Walker, algemeen directeur van de Shadow Robot Company, gevestigd in Londen, zei dat het bedrijf een lange weg heeft afgelegd en benadrukte dat het onderzoeksteam nu hardwarebeloften nakomt door algoritmen te maken die slim genoeg zijn om een robotarm te besturen - misschien zullen we binnenkort we zullen een bovenmenselijk schouwspel zien. ( door)
UP NEXT: Oppo X 2021 onthuld als 's werelds eerste verschuifbare smartphoneconcept
