Ученые научили роботов предвидеть человеческие движения

Ученые научили роботов предвидеть человеческие движения

Ученые отметили, что использовали рекуррентную нейронную сеть, которая позволяет анализировать цепочку событий. Таким образом, когда робот правильно считывал жест, он передавал свое знание через различные уровни в своей нейронной сети, где данные затем нормализовывались и использовались в дальнейших наблюдениях. Пока этих знаний нет, машина пыталась угадать намерения человека. Исследователи утверждают, что обучение происходит довольно быстро и эти машины могут стать невероятно точными за относительно короткий промежуток времени.

По словам ученых, роботы в дальнейшем могут пригодится в областях, где требуется быстрая кооперация между человеком и машиной. «Это может быть совместное собрание, которое требует понимание тонких невербальных сигналов о намерениях человека и будущих действиях. В этих сценариях недостаточно просто признать текущее действие. Вместо этого крайне важно предсказывать действия и предвидеть намерение, чтобы гарантировать бесперебойное сотрудничество».

Они также отметили, что конечной целью эксперимента является создание робота, который будет существовать в одной реальности с человеком не вызывая ни малейшего беспокойства, и который способен справиться с самыми сложными человеческими жестами и правильно отвечать на них.

С начала года в сфере обучения роботов появилось множество новостей: например, ранее алгоритм ConvNetQuake научился выявлять землетрясения в 17 раз чаще, чем это делают сейсмологи с помощью традиционных приборов. Новое исследование, проведенное в Калифорнийском университете в Сан-Франциско показало, что нейросеть, разработанная стартапом Cardiogram, способна диагностировать диабет с 85% точностью. При этом для ее использования не нужны специальные медицинские приборы — достаточно умных часов Apple Watch или другого носимого устройства.

Подпишитесь на наши новости
Лого www.SiteHere.ru
1970-01-01 03:00 http://news.xtipe.com/ru/news/16306

Смотрите так же

Автопилоты: ожидания от 2018 года 1970-01-01 03:00

Человечество находится на пути к беспилотному транспорту. По разным предположениям сегодня это либо середина пути, либо уже завершающая часть, но ясно одно – конец еще не близок. Крупные атвопроизводители обозначили 2020-е и дальнейшие годы сроком появления полноценных автопилотов. Поэтому в 2017 году они с чистой совестью обделили мир крупными релизами или успехами. При этом было множество промежуточных результатов, без которых невозможен итоговый результат. 

В 2019 году на Луне появится сеть 4G 1970-01-01 03:00

Компании Vodafone и Nokia планируют построить мобильную связь 4G на Луне. Специально для этого на спутник Земли доставят оборудование, которое, как заявили сотрудники миссии, «будет весить меньше упаковки сахара». Оно позволит передавать потоки данных высокой четкости с лунного ландшафта на Землю.

Ученые создали киберслизняка с искусственным интеллектом 1970-01-01 03:00

Исследователи из Иллинойского университета и Института эволюционной биологии в США описали создание виртуального слизняка, который похож на настоящего — у него есть зачатки самосознания, он способен связать свою мотивацию с воспоминаниями и осознанно реагировать на различные ситуации. Также слизняк чувствует голод и отличает вкусную пищу от невкусной. Текст с описанием исследования опубликовали в журнале eNeuro.

Устройство, печатающее микроткани, поможет в лечении рака 1970-01-01 03:00

Исследователь Университета Пердью в США Луис Солорио помог создать реалистичную раковую среду из полимера. Она позволит определить какие лекарства эффективнее всего помогут в лечении болезни. Об этом открытии стало известно сайту о научных достижениях EurekAlert!

Лазерная технология позволит замечать препятствия вне зоны видимости 1970-01-01 03:00

Команда исследователей из Стэнфордского университета разработала лазерную технологию, которая позволяет заметить объекты, скрытые из зоны видимости. По их словам, эта технология может применяться в развитии беспилотных автомобилей, которые смогут предсказывать и избегать возможные аварии до того, как потенциально опасный объект войдет в кадр