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Das OpenAI’s Dactyl System verbessert die Fingerfertigkeit von Roboterhänden

Es ist noch zu früh, die Art von menschenähnlichen Androiden zu erschaffen, die wir in den Filmen bewundern, aber die neuste Forschungen bringt uns der Idee immer näher. Die Forscher am OpenAI gesponsert von Elon Musk wollen Roboterhände immer geschickter zu machen.

Laut einem Blogbeitrag hat das Team eine menschenähnliche Roboterhand trainiert, die “Shadow Dextrous Hand” genannt wird, um reale Objekte wie einen Kinderblock zu bewegen. Man verwendet hierbei dieselben Algorithmen und denselben Code von OpenAI Five Projekt, das DOTA 2 Bots zum Spielen von Videospielen trainiert hat. Das zentrische Hand-System heißt Dactyl und hat gelernt, die Blöcke mit einem Trainingsmodell namens Domain Randomization zu bewegen. Drei Kameras beobachten die Roboterhand, während ein Computer die Position der Fingerspitzen in Echtzeit verfolgt. Dieser Ansatz bietet viele verschiedene Möglichkeiten von sich wiederholenden Aufgaben in der realen Welt.

Darüber hinaus stellten die Forscher fest, dass das Dactyl-System, wenn es sein Positionierungssystem für reale Roboterhände einsetzt, eine menschenähnliche Strategie verwendet, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen, wie das Bewegen bestimmter Blockflächen nach oben. Diese Strategien wurden Dactyl nicht beigebracht, sondern entwickelten sich zu Verhaltensweisen aus dem Training. In einem Fall wählte Dactyl einen Griff, der den Daumen und den kleinen Finger bevorzugt (möglicherweise aufgrund der größeren Flexibilität seines kleinen Fingers), während Menschen dazu neigen, ihren Daumen und Zeige- oder Mittelfinger zu bevorzugen. Dies zeigt, dass Roboterhände, und im Allgemeinen Roboter, menschliche Verhaltensweisen entdecken und an ihre eigenen Körpertypen anpassen können.

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