- MIT CSAIL разработала систему NJF для обучения роботов управлению движениями на основе визуальных данных.
- NJF позволяет роботам самостоятельно изучать свою форму и реакцию на управляющие команды.
- Система использует нейронную сеть для создания «карты тела» робота и предсказания его движений.
- Обучение проходит с помощью случайных движений робота и наблюдения за ними с помощью камер.
- NJF не требует человеческого контроля или предварительных знаний о конструкции робота.
- Система успешно работает с различными конструкциями, включая мягкую пневматическую руку и 3D-печатную роботизированную руку.
- Однако NJF пока не обрабатывает информацию о касаниях и усилиях, а также требует обучения для каждого нового робота.
- Исследователи работают над упрощением процесса обучения с использованием смартфонов и других устройств.
- NJF может открыть путь к созданию более гибких, доступных и самообучающихся роботов и дронов, работающих в сложных условиях.
Новая технология MIT «на лету» самообучает роботов только по видеоданным
7 июл 2025
Краткий пересказ
от нейросети YandexGPT
Источник:
hightech.plus