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Jetzt AI, um Sie bei der täglichen Aufgabe des Anziehens zu unterstützen

Finden Sie es eine alltägliche Aufgabe, sich morgens anzuziehen? Nehmen Sie Mut, eine neuartige Berechnungsmethode, die auf maschinellen Lerntechniken basiert, unterstützt Sie beim mehrstufigen Anziehen. Lesen Sie auch – Kann KI helfen, das Mundkrebsrisiko besser vorherzusagen? Britische Wissenschaftler glauben es

Laut Informatikern des Georgia Institute of Technology und von Google Brain – Google’s künstliche Intelligenz Forschungsarm – Die Aufgabe des Anziehens ist recht komplex und beinhaltet verschiedene physische Interaktionen zwischen dem Charakter und seiner Kleidung, die hauptsächlich vom Tastsinn der Person geleitet werden. Lesen Sie auch – Neuer KI-Algorithmus kann Hirnverletzungen erkennen: Verstehen Sie die Risikofaktoren, um sie zu verhindern

Das Team nutzte die Simulation, um einem neuronalen Netzwerk beizubringen, die komplexen Aufgaben des Anziehens zu erfüllen, indem die Aufgabe in kleinere Teile mit genau definierten Zielen zerlegt wurde. Lesen Sie auch – Coronavirus Live-Updates: Wie KI, Drohnen Ihnen helfen, gegen das neuartige Coronavirus zu kämpfen

Es erlaubte dem Charakter, die Aufgabe tausende Male zu versuchen und Belohnungs- oder Strafsignale zu geben, wenn der Charakter vorteilhafte oder nachteilige Änderungen an seiner Politik versucht.

Die Methode der Forscher aktualisiert dann das neuronale Netzwerk Schritt für Schritt, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die entdeckten positiven Änderungen in Zukunft auftreten.

“Wir haben die Tür zu einer neuen Methode geöffnet, um mehrstufige Interaktionsaufgaben in komplexen Umgebungen mithilfe von verstärktem Lernen zu animieren”, sagte der Hauptautor Alexander Clegg, Doktorand am Georgia Institute of Technology.

„Auf diesem Weg bleibt noch viel zu tun, damit die Simulation Erfahrung und Übung für das Aufgabentraining in einer virtuellen Welt bietet.“

In der Studie demonstrierten die Forscher ihren Ansatz bei verschiedenen Anziehaufgaben: Anziehen eines T-Shirts, Anziehen einer Jacke und robotergestütztes Anziehen eines Ärmels.

Mit dem trainierten neuronalen Netzwerk gelang es ihnen, eine komplexe Nachstellung einer Vielzahl von Möglichkeiten zu erreichen, wie ein animierter Charakter Kleidung anzieht. Der Schlüssel besteht darin, den Tastsinn in ihren Rahmen einzubeziehen, um die Herausforderungen bei der Stoffsimulation zu bewältigen.

Die Forscher fanden heraus, dass eine sorgfältige Auswahl der Stoffbeobachtungen und der Belohnungsfunktionen in ihrem trainierten Netzwerk entscheidend für den Erfolg des Frameworks ist. Infolgedessen ermöglicht dieser neuartige Ansatz nicht nur einzelne Anziehsequenzen, sondern auch eine Charaktersteuerung, die sich unter verschiedenen Bedingungen erfolgreich anziehen kann.

Das Team wird seine Arbeit auf der SIGGRAPH Asia 2018 in Tokio vorstellen.

Quelle: IANS

Veröffentlicht: 22. November 2018, 12:53 Uhr