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Lo último de NVIDIA y sus redes neuronales es que los robots nos aprenden los humanos "mirando" e imitando

31 mayo, 2018
Lo último de NVIDIA y sus redes neuronales es que los robots nos aprenden los humanos "mirando" e imitando
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No sólo de gráficas entiende Nvidia y de sus pinitos en inteligencia artificial y varias de sus ramas sabemos desde hace años. De hecho, al definir el término Aprendizaje profundo hace dos años ya nos citan, y ahora hemos presentado un nuevo sistema en el que los robots s & # 39; aprenden de nosotros mirando e imitando . [19659003] L & # 39; equipo de e 39; investigadores a cargo de e 39; este proyecto lo presenta esta semana en la Conferencia Internacional de Robótica y Automoción (ICRA). La idea es que esta tecnología mejore la comunicación entre humanos y robots, así como hacer que su trabajo conjunto mejore. Se trata de e 39; un sistema basado en el aprendizaje profundo de modo que el robot aprende una tarea (simple) con tan sólo "ver".

Ver para aprender

Tres redes neuronales participan en este sistema de e 39; aprendizaje por imitación. Describa en el trabajo que los ojos del sistema son una cámara y que dos redes neuronales s & # 39; encargan de determinar la posición y la relación entre los objetos que se & # 39; utilizan en el & # 39; acción a aprender.

Una tercera red elabora las acciones que el robot debe realizar para imitar la tarea. Además, el robot crea una descripción de los pasos necesarios para realizar la tarea, por lo que el usuario puede identificar y corregir cualquier malinterpretación que el robot pudiera hacer.

  Esquema "src =" https://i.blogs.es/d49f3f/esquema/450_1000.jpg El flujo de e 39; acciones del sistema.

Lo que vemos en las imágenes que han compartido es que un brazo robótico consigue reproducir las acciones que un ser humano realiza con una serie de e 39; objetos (unos bloques de colores y un coche de juguete). Lo que hizo es enseñar al sistema las relaciones físicas de los bloques y el carro bien estando apilados o colocados uno al lado del & # 39; otro ( Antes o al & # 39; izquierda de ]), y en el vídeo se ven representadas estas relaciones (cuando los puntos de e 39; un objeto y otro unen) así como la lista de tareas.

[youtube https://www.youtube.com/watch?v=B7ZT5oSnRys&w=1000&h=563]

Explican que la clave es solucionar lo que en el & # 39; actualidad es un botellón estos sistemas: la gran cantidad de datos etiquetadas que requieren estos entrenamientos. Así, lo que ha hecho este equipo de e 39; investigadores es implementar la generación sintética de datos de manera que según cuentan se pueden generar datos casi de manera infinita con poco esfuerzo.

  Identificación   Identificación "src =" https://i.blogs.es/a7fb7f/identificacion/450_1000.jpg El reconocimiento de e 39; objetos. Los puntos son los verdes de los cubos, a la derecha se reconoce un rojo y en la derecha un azul.
  Acción   Acción "src =" https://i.blogs.es/28d647/accion/450_1000.jpg A la izquierda la demostración (humana), a la derecha del & # 39; ejecución ( robot).

Tirando de gráficas titánicas

En el sistema se utilizan tarjetas gráficas de la casa, obviamente. Detallan que el tratamiento de las redes neuronales se utilizaron GPUs Nvidia Titan X que permite que el robot sea capaz de e 39; aprender una tarea con una única demostración en el "mundo real ".

Por el momento el sistema y sus tecnologías se encuentran en un estado prematuro, pero el & # 39; equipo asegura que continuará la investigación con este entrenamiento para incrementar la dificultad de las tareas y los escenarios de & # 39; ejecución. La idea es que haya una comunicación fluida, rápida y cómoda entre robot y ser humano, por lo que los segundos puedan aprender instantáneamente a realizar tareas mecánicas y sobre todo corregir en tiempo real al ser "conscientes" de la & # 39; entorno .

En Xataka | Imitando con precisión y en tiempo real el movimiento humano: así espera que Toyota consiga una flota de robots de e 39; asistencia

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