A robotika talán legfontosabb területének a tanulást tartják, amennyiben a rendszerrek csak úgy boldogulhatnak az előre nem látható környezetben, ha képesek alkalmazkodni, és nem csupán az előre beprogramozott műveleteket hajtják végre. Ennek érdekében számos megoldást, sőt a megoldások különféle kombinációit fejlesztik folyamatosan, amelyek egyike a videós anyagok feldolgozása. A TechCrunch nemrég számolt be egy ilyen algoritmus, a WHIRL (in-the-Wild Human Imitating Robot Learning) továbbfejlesztéséről, ami újabb előrelépést hozhat ebben az irányban.
A Carnegie Mellon Egyetem (CMU) robotikai intézetében tervezett WHIRL célja, hogy robotizált rendszereket tanítson be egy adott feladatot végrehajtó emberről készített felvétel segítségével. A CMU Robotics Institute adjunktusa a múlt héten mutatta be a technológia újabb változatát VRB (Vision-Robotics Bridge) néven, ami a lap szerint ugyanúgy embereket ábrázoló videókat használ a feladatok bemutatására, csakhogy ez a kiadás már nem követeli meg, hogy a filmet pont olyan beállításban vegyék fel, mint amilyenben a robotnak is működnie kell majd.
Videókból pedig nem lesz hiány
A kutatók közleménye alapján sikerült különféle feladatokat elvégeztetniük a robotokkal az egyetemi campus területén, ahol a gépek sokkal közvetlenebb kölcsönhatásra léphettek környezetükkel. A robotok az eljárás során néhány alapvető információra figyelnek, mint amilyenek az érintkezési pontok és a pályák. Ez egy fiók kinyitásakor például a fogantyút és a nyitás irányát jelenti, és miután több olyan videót is feldolgoztak, amelyeken az emberek fiókokat használnak, a robotok bármely hagyományos fiókot képesek lesznek kinyitni a tudósok szerint.
Azt persze nehéz belőni, hogy mi számít hagyományos fióknak, mivel az egyes fiókok csak a legritkább esetben viselkednek teljesen egyformán, sőt esetenként még az embereknek is gondot tudnak okozni. Az eddigi eredményeken éppen ezért még sokat kell javítani, amit a képzéshez felhasznált nagyobb adatkészletek összeállításán kerresztül oldanának meg. A kutatók azt állítják, hogy ezeket és az eddigiektől eltérő módon használák fel, és a munkájuk nyomán végül megvalósítható lesz, hogy a robotok bármilyen feladatot elsajátítsanak akár YouTube-on elérhető videókból is.
A tétlenség ára, avagy a legacy rejtett költségei
A legtöbb vállalat a modernizáció költségeit számolja. A valódi üzleti kockázat azonban gyakran nem a változtatás ára, hanem annak elhalasztása.
Forradalom az IT-ban – forradalom az IT-biztonságban
A generatív mesterséges intelligencia, AI-alapú automatizálás, az agentic AI alapjaiban rajzolta át a vállalatoknál az IT és az üzlet kapcsolatát – és ezzel együtt az IT-biztonsággal kapcsolatos elvárásokat és feladatokat.
a melléklet támogatója a CLICO
Projektek O-gyűrűje. Mit tanulhat egy projektvezető a Challenger tragédiájából?