תוצאות נוספות...

Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
× Send

רובוטים עם למידה עצמית: פריצות דרך חדשות בתחום הרובוטיקה

Landry bot
תוכן עניינים

חוקרים ממכון הטכנולוגי של מסצ’וסטס (MIT) פיתחו אלגוריתם פורץ דרך בשם “הערכה, אקסטרפולציה ומיקום” (Estimate, Extrapolate, and Situate – EES) המאפשר לרובוטים לאמן את עצמם. פיתוח זה מהווה התקדמות משמעותית בתחום הרובוטיקה.

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

 

אלגוריתם EES מייצג קפיצת מדרגה ביכולות הלמידה של רובוטים. הוא מאפשר לרובוטים לנתח משימות באופן לוגי למשימות משנה ולהסתגל להפרעות מבלי להתחיל מחדש, מה שמשפר את יכולתם לטפל במטלות בית מורכבות. גישה חדשנית זו מחברת בין נתוני תנועה של רובוטים לבין “ידע כללי” של מודלי שפה גדולים, מה שמאפשר התנהגות רובוטית גמישה ומסתגלת יותר.

 

למידה עצמית והסתגלות

האם גארי הולך להפוך לחלק בלתי נפרד מהחיים שלכם?

 

Gary the robot straightening up toys. Photo courtesy of Unlimited Robotics

 

הוא בגובה של הילד. והוא אף פעם לא נרתע מלקחת על עצמו משימה שחוזרת על עצמה או משעממת. לא אכפת לו לנקות שירותים, לאסוף גרביים או להעביר חבילות למחסן. קוראים לו גארי והוא רובוט לבית בגובה של ילד בן 10, עם מהירות של 3.1 מייל לשעה ומשקל של כ-40 ק”ג (88 פאונד), גארי מגיע בתחילת 2022 מהסטארטאפ Unlimited Robotics הישר מפתח תקווה.

 

גארי הוא דוגמא נוספת להתפתחות עולם הרובוטים והכניסה המהירה שלהם לתוך חיי היום יום שלנו. יחד עם אלגוריתם EES המעניק לרובוטים את היכולת לאמן ולשפר את ביצועיהם באופן אוטונומי ללא התערבות אנושית מתמדת אנו צפויים לראות בקרוב מגוון רחב מאוד של רובוטים כמו גארי. 
הסיבה היא פשוטה – זה הופך את הכל להרבה יותר קל!

 

מודלי שפה גדולים (LLMs) משחקים תפקיד מכריע בשיפור היכולות של הרובוטים עם למידה עצמית. החיבור בין נתוני תנועה של רובוטים לבין ה”ידע הכללי” של LLMs מאפשר למערכת לנתח באופן לוגי משימות בית למשימות משנה ולהסתגל פיזית להפרעות. גישה זו משתמשת ב-LLMs כדי לאוטומטיזציה של זיהוי וסידור משימות המשנה, מה שמפשט את תהליך הוראת התנהגויות מורכבות לרובוטים.

 

השלכות על תחום הרובוטיקה

פיתוח אלגוריתמים ללמידה עצמית כמו EES יש לו השלכות מרחיקות לכת על תעשיית הרובוטיקה. על ידי מתן אפשרות לרובוטים להסתגל לסביבות ומשימות חדשות ללא תכנות מחדש נרחב, טכנולוגיה זו עשויה להפחית משמעותית את עלויות הפריסה ולהגדיל את הרב-תכליתיות של מערכות רובוטיות במגזרים שונים. תעשיות כמו בריאות, ייצור ולוגיסטיקה צפויות להרוויח מרובוטים גמישים ואינטליגנטיים יותר שיכולים ללמוד ולהסתגל במהירות לתהליכי עבודה חדשים.

 

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master
קורס מאסטר בבינה מלאכותית Master GenAI

 

שחקן פינג פונג רובוטי של DeepMind

במקביל לפיתוחים של MIT, חברת Google DeepMind פיתחה שחקן פינג פונג רובוטי המסוגל להתחרות ברמה של חובבים אנושיים, אנחנו מביאים לכם את שתי הידיעות האלו יחד כי חשוב להבין שכל העולם עובד על רובוטים.  וכל אחד מתקדם בצורה ממש טובה!

 

 

זרוע רובוטית ושילוב בינה מלאכותית

המערכת משלבת זרוע רובוטית תעשייתית מסוג ABB IRB 1100 עם תוכנת בינה מלאכותית מותאמת אישית של DeepMind, המאפשרת לה לבצע פעולות שונות של טניס שולחן כמו חבטות “פורהנד” ו”בקהנד”. שילוב זה מאפשר לרובוט להסתגל לסגנונות משחק ומהירויות שונות.

 

בסדרה של 29 משחקים נגד יריבים אנושיים ברמות מיומנות שונות, שחקן טניס השולחן הרובוטי הציג ביצועים מרשימים. הוא השיג שיעור ניצחונות של 100% נגד מתחילים וניצח ב-55% מהמשחקים נגד שחקנים ברמה בינונית. עם זאת, המערכת נתקלה באתגרים בתחרות נגד שחקנים מתקדמים. בסך הכל, הרובוט השיג ניצחונות ב-45% (13 מתוך 29) מהמשחקים שלו.

 

גם כאן, שיטת האימון של הרובוט משלבת סביבות מדומות עם נתונים מהעולם האמיתי, מה שמאפשר לו לשפר מיומנויות כמו החזרת הגשות וטיפול במהירויות וסיבובים שונים של הכדור. למרות הישגיו, המערכת מתמודדת עם מגבלות, ומתקשה עם כדורים במהירות גבוהה, כדורים שנחבטים מעבר לשדה הראייה שלה, וכדורים מסתובבים בשל חוסר יכולתה למדוד סיבוב באופן ישיר.

 

הישג זה מתיישר עם מטרת קהילת הרובוטיקה להשיג מהירות וביצועים ברמה אנושית במשימות מהעולם האמיתי, עם פוטנציאל למהפכה בתעשיות ופתיחת אפיקים חדשים לאינטראקציה בין אדם לרובוט.

 

לסיכום

התפתחות הרובוטים והבינה המלאכותית מציבה בפנינו הזדמנויות מרגשות לצד אתגרים משמעותיים. מצד אחד, הטכנולוגיה החדשה מבטיחה לשפר את איכות חיינו בתחומים רבים – מסיוע בבית ועד למהפכות בתחום הרפואה והמדע. רובוטים חכמים יכולים לסייע לקשישים ובעלי מוגבלויות, לבצע ניתוחים מדויקים יותר, ולהאיץ מחקר מדעי בתחומים שונים.

 

מאידך, עלינו להתמודד עם חששות אמיתיים. קיים סיכון לאובדן משרות רבות, להגדלת פערים חברתיים, ולפגיעה בפרטיות עקב איסוף נרחב של מידע אישי. יש לשקול גם את ההשפעה על יחסים אנושיים והחשש מתלות יתר בטכנולוגיה.

 

האתגר המרכזי שלנו הוא לנווט את ההתפתחות הטכנולוגית באופן שימקסם את היתרונות תוך מזעור הסיכונים. זה ידרוש שיתוף פעולה בין מומחים מתחומים שונים ליצירת מסגרות אתיות ורגולטוריות מתאימות. עלינו לשאוף לשמור על האנושיות שלנו תוך אימוץ החידושים הטכנולוגיים, כדי להבטיח עתיד מאוזן ומשגשג בעידן הרובוטים והבינה המלאכותית.

רוצים להתמקצע?

בואו ללמוד איתנו בינה מלאכותית בקורס המקיף, העשיר והמבוקש בשוק. הצטרפו לאלפים הרבים שכבר עברו את הקורסים והסדנאות שלנו. פרטים והרשמה באתר.

לקבלת הנחה במחיר הקורסים – הזינו את קוד הקופון LETSAI
הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

רוצים הרצאה או ייעוץ של עומר הררי?
השאירו פרטים ונשמח לחזור אליכם עם המידע הרלוונטי
אולי יעניין אותך גם...
guest
0 תגובות
Inline Feedbacks
צפה בכל התגובות

תפריט נגישות

תוצאות נוספות...

Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors

רובוטים עם למידה עצמית: פריצות דרך חדשות בתחום הרובוטיקה