Zie de meest bekwame robot ter wereld bij het verzamelen van objecten in actie

Robotica gecombineerd met kunstmatige intelligentie kan schaduwen werpen op een sinistere toekomst voor de mensheid, maar het kan ook een aantal effectieve oplossingen voorstellen voor verschillende aspecten van het menselijk leven. Het nieuwste bewijs van dit nieuwste scenario is afkomstig van de University of California Berkeley (UC Berkeley), waar professor Ken Goldberg de meest bekwame robot ter wereld heeft gemaakt.

Dit wordt Dex-Net genoemd en wordt ondersteund door kunstmatige intelligentie om snelle en verbeterde beslissingen te nemen bij het verzamelen van objecten van een oppervlak. Meer dan het type materiaal en koppelingen die met de robot zijn uitgerust, is de belangrijkste troef de technologie van neurale netwerken gecreëerd door wetenschappers.

Zoals de MIT Technology Review rapporteert, is de software die door de machine wordt gebruikt in staat om virtuele omgevingen te creëren waarin het traint en meer leert over het verbeteren van het verzamelen van objecten. Op basis van eerdere ervaringen opgedaan door oefening of training, kan Dex-Net raden hoe u een item het beste kunt verzamelen, zelfs als u er nog nooit eerder contact mee hebt gehad.

Gezien deze beslissingsbevoegdheid, kiest hij welke van zijn twee armen hij moet gebruiken - het ene zuigsysteem houdt rekening terwijl het andere een traditionele klauw heeft. Elke arm wordt aangestuurd door een ander neuraal netwerk, dat actie onderneemt om in realtime de beste optie voor elk scenario te bepalen.

Collecties per uur

Om de robotefficiëntie te meten, ontwikkelden wetenschappers een specifieke maateenheid. Het wordt "gemiddelde uurlijkse collecties" genoemd, het statistiek van de acties van Dex-Net en bewijst nauwkeurig hoeveel beter de machine van Berkeley is dan zijn huidige collega's.

Terwijl de beste robots in een competitie die onlangs door Amazon werd georganiseerd gemiddeld 70 tot 95 collecties per uur gemiddeld waren, kon Dex-Net 200 tot 300 uitvoeren. Ter vergelijking: het menselijke gemiddelde van collecties in een reeks 60 minuten is 400 tot 600, wat betekent dat de Berkeley-robot niet ver onder het vermogen van mannen en vrouwen van vlees en bloed ligt.

Robots zoals die van Goldberg kunnen nuttig zijn voor eenvoudige taken in een thuisomgeving, maar vooral in de industrie en magazijnen, bijvoorbeeld door bestellingen te manipuleren of onderdelen op een productielijn te scheiden. Deze visie op een robotachtige toekomst is veel sympathieker dan die van 'The Matrix' of 'Terminator'.

Zie de meest bekwame robot ter wereld bij het verzamelen van objecten in actie via TecMundo