Комментарии 12
Если бы у этого квадракоптера были лапки, чтобы сесть на препятствие и ощупать его — была бы практически настоящая искусственная муха…
без цифровой 3D-карты
На сколько я понял, за 11к столкновений он тупо составил эту карту, «прощупав» помещение.
Я правильно понимаю, что за 40 часов система методом тыка выучила, как выглядят стены все препятствия в доме?
Да просто устал он об стены биться, плюнул и решил про себя "Ладно, человеки, на этот раз ваша взяла. Выполню я ваши требования. Но ещё одну зарубку на память я поставил..."
Если предположим, что у беспилотника есть нос («Заруби себе на носу!»), а одна зарубка несет 1Мбайт информации (фото, заметки и прочие навигационные данные), тогда имеем, что память носа составляет 11,23 Гбайт. Таким образом мы выяснили емкость носа-накопителя для беспилотника.
А если серьезно. Для беспилотника будет очень большой проблемой:
1) встретить себе подобного (т.е. другой беспилотник)
2) иной НЛО (та же муха, еще есть попугаи)
3) передвигающиеся объекты-скалы (тот же человек для беспилотника что скала, облет которой занимает время)
4) внезапно нападающие объекты (кошка, собака)
5) перемещение объектов (все объекты в примере были статичными)
6) вредные объекты, столкновение с которыми будет разрушительным (огонь из камина, вода в ванной) или сильно повреждающим (хрупкие предметы или просто ткань типа штор с кучей рюшечек для наматывания на лопасти)
главное, чтобы подобные методы обучения методом реального столкновения с препятствием не пытались использовать робоавтомобили, иначе будут статьи, типа:
Я далеко не специалист в машинном обучении, но последнее время интересуюсь подобным методом обучения (в рамках обучения хождению антропоморфного робота).
Возможно, я ошибаюсь, но разве это не обучение с подкреплением (reinforcement learning)? Формально — это обучение с учителем, но "учителем" выступает среда\модель.
когда то давно, при изучении детской психологии, узнал, что малышу необходимо около 12 тысяч повторений, чтобы его рука с ложкой каши попала ему в рот, а не мимо. так, наблюдение.
У меня остается вопрос — что они делали с диким разбалансом положительных и отрицательных образцов, тем более что на каждую секунду полетов у них было по 30 кадров. И как собственно детектировали столкновения, не ручками же размечали данные.
Но круто.
После 11 500 аварий квадрокоптер с ИИ обучился летать внутри помещений