Сегодня роботы все чаще становятся частью нашей жизни, беря на себя рутинные, порой неприятные работы. Ведущие ученые мира развивают инновационные технологии, позволяющие машинам не только выполнять задачи, но и учиться на основе наблюдений.
Роботы-уборщики: обучение через наблюдение
Специалисты из Венского технического университета разработали робота, способного учиться чистить раковины, просто следя за действиями человека. Вместо сложного программирования, который потратил бы много времени, ученые используют более эффективный подход. Человек работает с губкой, оснащенной датчиками и маркерами, которые фиксируют силу нажатия, позволяя роботу анализировать и адаптировать свои действия к различным формам предметов.
Данная методология использует несколько аспектов машинного обучения: собираемые данные обрабатываются, после чего информация применяется для обучения нейронных сетей, помогающих роботу наиболее эффективно чистить поверхность. В дальнейшем такая технология может найти применение в различных областях – от шлифовки дерева до ремонта автомобилей.
Искусственный интеллект в химии: роботы-исследователи
Исследователи из Ливерпульского университета представили мобильных роботов, которые способны не только проводить химические эксперименты, но и анализировать результаты, принимая обоснованные решения. Рост этих автономных решений стал возможен благодаря системе искусственного интеллекта, которая ускоряет процессы, ранее доступные лишь людям.
С помощью нескольких двухметровых роботов ученые работают над синтезом веществ в таких областях, как фармацевтика и супрамолекулярная химия. Результаты их экспериментов показывают, что благодаря интеллект-контролю машины принимают решения значительно быстрее, чем их человеческие коллеги.
Электронный язык: технологии на страже свежести продуктов
Пенсильванский университет предложил инновацию в виде электронного «языка», который с помощью ИИ мгновенно определяет свежесть и безопасность пищевых продуктов. Устройство способно различать даже незначительные изменения в составе жидкостей, таких как молоко с разным содержанием воды, а также оценивать качество газировок и соков.
Эффективность «языка» растет за счет использования самообучающегося ИИ, что позволяет ему лучше интерпретировать полученные данные. Хотя данная технология фокусируется на оценке пищевых продуктов, она может быть адаптирована и для медицинской диагностики, открывая новые горизонты для применения.
