المجموعات

اليد الروبوتية الشبيهة بالإنسان قادرة على حل مكعب روبيك

اليد الروبوتية الشبيهة بالإنسان قادرة على حل مكعب روبيك

يد آلية تحل مكعب روبيك OpenAI

تمكنت شركة OpenAI ، وهي شركة الأبحاث التي تجري أبحاث الذكاء الاصطناعي ، من تدريب زوج من الشبكات العصبية على حل مكعب روبيك باستخدام يد آلية.

في منشور بالمدونة للإعلان عن الإنجاز ، قالت شركة OpenAI إن الشبكات العصبية تم تدريبها على المحاكاة ، بالاعتماد على كود OpenAIFive المقترن بـ Automatic Domain Randomization ، وهي تقنية جديدة طورتها الشركة.

ذات صلة: يمكن أن يؤدي مكعب روبيك القابل للتشكيل الذي صنعه العلماء إلى تخزين بيانات مفيد

كان OpenAI في ذلك منذ ربيع عام 2017

"تتيح لنا الأيدي البشرية حل مجموعة متنوعة من المهام. على مدار الستين عامًا الماضية من الروبوتات ، تطلبت المهام الصعبة التي ينجزها البشر باستخدام أيديهم الثابتة تصميم روبوت مخصص لكل مهمة. وكبديل ، أمضى الناس عقودًا عديدة تحاول استخدام أجهزة روبوتية للأغراض العامة ، ولكن بنجاح محدود بسبب درجات الحرية العالية التي تتمتع بها. "، كتب OpenAI. "على وجه الخصوص ، الأجهزة التي نستخدمها هنا ليست جديدة - يد الروبوت التي نستخدمها كانت موجودة منذ 15 عامًا - ولكن نهج البرنامج كذلك."

تحاول شركة أوبن إيه آي منذ ربيع عام 2017 تدريب يد آلية تشبه الإنسان على حل مكعب روبيك ، وتراهن على أن تدريب يد آلية لحل شيء معقد مثل مكعب روبيك سيمهد الطريق لتدريب إنسان آلي للأغراض العامة. تمكنت الشركة من حلها في محاكاة في يوليو 2017 ، ولكن اعتبارًا من يوليو من العام الماضي ، يمكن أن تتحرك اليد الروبوتية فقط على الكتلة.

الآن ، ومع ذلك ، فقد وصلوا أخيرًا إلى هدفهم.

"يعد حل مكعب روبيك بيد واحدة مهمة صعبة حتى بالنسبة للبشر ، ويستغرق الأمر عدة سنوات لاكتساب البراعة المطلوبة لإتقانها من قبل الأطفال. ومع ذلك ، فإن الروبوت الخاص بنا لم يتقن أسلوبه على الرغم من أنه يحل مكعب روبيك بنسبة 60٪ في ذلك الوقت (و 20٪ فقط من الوقت لتزاحم صعب للغاية) ، "كتب OpenAI في منشور المدونة.

تم دمج OpenAI القديم مع الجديد لتدريب اليد الروبوتية في المحاكاة

فكيف فعل OpenAI ذلك؟

قالت الشركة إنها دربت الشبكات العصبية باستخدام التعلم المعزز وخوارزمية Kociemba بينما مكن المجال العشوائي للشبكات من التدريب في المحاكاة ثم نقلها إلى اليد الآلية.

للتغلب على التحدي المتمثل في إنشاء بيئات متنوعة بدرجة كافية في المحاكاة لالتقاط الاهتمام الحقيقي ، استخدمت طريقة ADR الجديدة. مع ذلك ، يتم تطوير البيئات الأكثر صعوبة بشكل تدريجي في المحاكاة. مكن ذلك من نقل الشبكات العصبية التي تم تعلمها في المحاكاة إلى اليد الآلية في العالم الحقيقي.

"باستخدام ADR ، نحن قادرون على تدريب الشبكات العصبية في محاكاة يمكن أن تحل مكعب روبيك على يد الروبوت الحقيقي. وذلك لأن ADR يعرض الشبكة لمجموعة متنوعة لا نهائية من عمليات المحاكاة العشوائية. وهذا التعرض للتعقيد أثناء التدريب هو الذي يجهز الشبكة للانتقال من المحاكاة إلى العالم الحقيقي حيث يتعين عليها أن تتعلم بسرعة التعرف والتكيف مع أي عالم مادي تواجهه. "


شاهد الفيديو: اسهل طريقة لحل مكعب روبيك rubiks cube متع عقلك (كانون الثاني 2022).