Навука і тэхналогіі

Вадкія нейронавыя сеткі дапамагаюць дронам лепш арыентавацца ў незнаёмым асяроддзі

Даследчыкі мяркуюць, што новы тып штучнага інтэлекту можа зрабіць працу беспілотных аўтамабіляў і дронаў больш надзейнай і эфектыўнай, а таксама будзе карысным у медыцынскай дыягностыцы і іншых сферах.

Скрыншот з YouTube-канала MITCSAIL

Яшчэ ў 2021 годзе даследчыкі з Масачусецкага тэхналагічнага інстытута (MIT) распрацавалі тып нейроннай сеткі, натхнёны адаптыўнасцю арганічнага мозгу. Гэтыя гнуткія алгарытмы, якія навукоўцы назвалі «вадкімі» сеткамі, маюць здольнасць пастаянна адаптавацца да новых уводных даных: то-бок здольныя вучыцца і адаптавацца да новай інфармацыі проста падчас працы, а не толькі на этапе пачатковага навучання. Іншымі словамі, яны могуць «думаць» на хаду.

Унікальныя здольнасці ў прыняцці рашэнняў ва ўмовах зменлівых даных робяць вадкія сеткі ідэальнымі для выкарыстання ў задачах, якія залежаць ад часу, такіх як, напрыклад, маніторынг кардыястымулятара, прагноз надвор'я, прагноз інвестыцый або аўтаномная навігацыя траспартных сродкаў і іншых механізмаў.

Паводзіны большасці сучасных нейронавых сетак фіксуюцца пасля фазы навучання, і гэта азначае, што яны дрэнна прыстасоўваюцца да змен ва ўваходным патоку даных. Алгарытмы распазнаюць шаблоны шляхам аналізу набору «навучальных» прыкладаў — таму часта праводзіцца паралель з імітацыяй шляхоў апрацоўкі даных у мозгу.

Стваральнікі вадкай сеткі чэрпалі натхненне непасрэдна ў прыродзе, вывучаючы паводзіны мікраскапічнай нематоды C. elegans. Гэты малюсенькі арганізм даўжынёй у 1 мм мае ў нервовай сістэме ўсяго 302 нейроны, але можа генераваць нечакана складаную дынаміку.

Цяпер навукоўцы эксперыментавалі з навучаннем сістэмы на аснове даных, узятых ад пілота-чалавека. Эксперыменты паказалі, што беспілотнік можна эфектыўна навучыць вызначэнню месцазнаходжання аб'екта ў лесе летам, а затым ужываць гэтую мадэль узімку і ў вельмі разнастайных умовах (нават у гарадскім ландшафце) для розных задач, звязаных з пошукам і сачэннем. Сярод іншага выявілася, напрыклад, што беспілотнікі здольныя адсочваць рухомыя цэлі.

Хоць вадкія нейронавыя сеткі пераўзышлі іншыя падыходы да навігацыйных задач і паказалі майстэрства ў прыняцці надзейных рашэнняў у невядомым асяроддзі — у лесе, гарадскім ландшафце, асяроддзі з дадатковым шумам і кручэннем — пакуль яшчэ не ўсё ідэальна, калі справа даходзіць да разумення прычынна-выніковай сувязі.

Надзейнае навучанне і прадукцыйнасць у непрадугледжаных сцэнарах — гэта адны з ключавых праблем, якія машыннае навучанне і аўтаномныя рабатызаваныя сістэмы павінны пераадолець, каб замацавацца ў жыццёва важных праектах.

Каментары

Цяпер чытаюць

«Ганна адказала: «Так!» Віталь Гуркоў зрабіў прапанову рукі і сэрца. Хто ж нявеста?24

«Ганна адказала: «Так!» Віталь Гуркоў зрабіў прапанову рукі і сэрца. Хто ж нявеста?

Усе навіны →
Усе навіны

Былому намесніку начальніка расійскага Генштаба далі 17 гадоў зняволення1

«Плыве так вальяжна». У Бярозе ў возеры завялася «наша капібара» ВІДЭА

У лесе паміж Івянцом і Ракавам турысты сустрэлі рысь з рысянятамі ВІДЭА4

У Полацку жанчыну пакаралі за відэа ў тыктоку з мільённымі праглядамі3

Генадзь Туміловіч, толькі ўладкаваўшыся на працу ў Ізраілі, адразу ж уляпаўся ў скандал8

У сацсетках паскардзіліся, што міліцыя штрафуе за фатаграфаванне ў полі з васількамі. Гэта сапраўды так?5

Прэм'ер Літвы раскрытыкаваў рашэнне Польшчы ўвесці памежны кантроль5

Прапагандыстам удалося сарваць вечарыну памяці Ларысы Геніюш у Мінску3

«Гэта зусім іншы пад'езд». Беларусы скардзяцца на фармальную працу службы 115.бел1

больш чытаных навін
больш лайканых навін

«Ганна адказала: «Так!» Віталь Гуркоў зрабіў прапанову рукі і сэрца. Хто ж нявеста?24

«Ганна адказала: «Так!» Віталь Гуркоў зрабіў прапанову рукі і сэрца. Хто ж нявеста?

Галоўнае
Усе навіны →

Заўвага:

 

 

 

 

Закрыць Паведаміць