Roboterhand löst den Zauberwürfel OpenAI
OpenAI, das Forschungsunternehmen, das Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz betreibt, konnte ein Paar neuronaler Netze trainieren, um den Zauberwürfel mit einer Roboterhand zu lösen.
In a Blogbeitrag Ankündigung der Leistung, sagte OpenAI die neuronale Netze wurden in Simulation geschult und stützten sich auf den OpenAIFive-Code in Kombination mit der automatischen Domain-Randomisierung, einer neuen Technik, die das Unternehmen entwickelt hat.
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OpenAI war seit dem Frühjahr 2017 dabei
"H Mit Uman-Händen können wir eine Vielzahl von Aufgaben lösen. In den letzten 60 Jahren der Robotik mussten für schwierige Aufgaben, die Menschen mit ihren festen Händen ausführen, ein kundenspezifischer Roboter entwickelt werden. jede Aufgabe . Als Alternative haben die Leute ausgegeben jahrzehntelanger Versuch, Allzweck-Roboterhardware zu verwenden aber mit begrenztem Erfolg aufgrund ihrer hohen Freiheitsgrade. ", Schrieb OpenAI." Insbesondere die Hardware, die wir hier verwenden, ist nicht neu - die Roboterhand, die wir verwenden, gibt es seit 15 Jahren -, sondern die SoftwareAnsatz ist. "
OpenAI versucht seit dem Frühjahr 2017, eine menschenähnliche Roboterhand zu trainieren, um das Problem zu lösen. Zauberwürfel Wetten, dass das Trainieren einer Roboterhand, um etwas so Komplexes wie den Zauberwürfel zu lösen, den Weg für das Trainieren eines Allzweckroboters ebnet. Das Unternehmen konnte es im Juli 2017, aber ab Juli letzten Jahres in der Simulation lösenkonnte sich die Roboterhand nur auf Block bewegen.
Jetzt haben sie jedoch endlich ihr Ziel erreicht.
"Das Einhand-Lösen eines Zauberwürfels ist selbst für Menschen eine herausfordernde Aufgabe, und Kinder brauchen mehrere Jahre, um die Geschicklichkeit zu erlangen, die erforderlich ist, um ihn zu meistern. Unser Roboter hat seine Technik immer noch nicht perfektioniert da es den Zauberwürfel 60% der Zeit löst und nur 20% der Zeit für a maximal schwierig Scramble ", schrieb OpenAI im Blog-Beitrag.
OpenAI verschmolz Alt mit Neu, um die Roboterhand in der Simulation zu trainieren
Wie hat OpenAI das gemacht?
Das Unternehmen gab an, die neuronalen Netze mithilfe von Verstärkungslernen und Kociembas Algorithmus trainiert zu haben, während die Domänen-Randomisierung es den Netzen ermöglichte, in der Simulation zu trainieren und sie dann auf die Roboterhand zu übertragen.
Um die Herausforderung zu bewältigen, Umgebungen zu schaffen, die in der Simulation so vielfältig waren, dass sie die reale Welt erfassen konnten, wurde die neue ADR-Methode verwendet. Damit werden in der Simulation kontinuierlich schwierigere Umgebungen entwickelt. Dies ermöglichte die Übertragung von in der Simulation erlernten neuronalen Netzenzur Roboterhand in der realen Welt.
"Mit ADR können wir neuronale Netze in einer Simulation trainieren, die den Zauberwürfel auf der realen Roboterhand lösen kann. Dies liegt daran, dass ADR das Netzwerk einer endlosen Vielfalt randomisierter Simulationen aussetztTraining, das das Netzwerk auf den Übergang von der Simulation in die reale Welt vorbereitet, da es lernen muss, die physische Welt, mit der es konfrontiert ist, schnell zu identifizieren und sich darauf einzustellen. "