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

Польшча прызнала Аляксандра Машэнскага непажаданай асобай15

Польшча прызнала Аляксандра Машэнскага непажаданай асобай

Усе навіны →
Усе навіны

Пад Мінскам машына збіла лася — загінулі два чалавекі, пацярпеў вядомы комік1

У Расіі хлопец на «Лексусе» эфектна вылятаў на набярэжную дзеля прыгожага відэа. Загінуў сам і дзве сяброўкі15

«Вітаем на радзіме». Беларус распавёў пра затрыманне на мяжы за лайк і сапсаваны адпачынак10

У Італіі знайшлі цела 18-гадовай украінскай студэнткі. У дзень смерці ёй адмовілі ў працягу стажыроўкі

Начальнік сувязі 8-й арміі загінуў у выніку ўдару ўкраінскімі ракетамі

Толькі адзін выпускнік здаваў цэнтралізаваны экзамен па гэтым прадмеце3

Наталля Пяткевіч працягвае выгульваць амерыканскі гардэроб16

Кінолаг расказала пра просты тэст на выхаванасць сабакі1

Трамп абяцаў Пуціну разбамбіць Маскву к чортавай мацеры, калі Расія нападзе на Украіну6

больш чытаных навін
больш лайканых навін

Польшча прызнала Аляксандра Машэнскага непажаданай асобай15

Польшча прызнала Аляксандра Машэнскага непажаданай асобай

Галоўнае
Усе навіны →

Заўвага:

 

 

 

 

Закрыць Паведаміць