Intel улучшает интерактивное обучение роботов с помощью нейроморфных вычислений
Этот подход призван сделать возможными будущие применения роботов-помощников для взаимодействия с неограниченными средами. Эти роботы смогут работать в сфере логистики, здравоохранения или ухода за пожилыми людьми.
Метод был протестирован с использованием робота в смоделированной среде. Чтобы активно воспринимать объекты, робот может двигать «глазами», камерой на основе событий или датчиком динамического зрения. Когда глаза отслеживают объекты, они создают события, которые собираются и используются для запуска импульсной нейронной сети на чипе Loihi.
Архитектура нейронной сети на чипе Loihi локализует обучение на одном слое пластиковых синапсов и позволяет видеть объекты под разными углами, при необходимости вовлекая новые нейроны. Когда робот наблюдает за новым объектом, его представление изучается или обновляется, и, если объект известен, сеть распознает его и дает соответствующую обратную связь пользователю.
«Когда человек изучает новый объект, он смотрит, поворачивает его, спрашивает, что это такое, и после этого может мгновенно распознать его снова в любых условиях», - говорит Юлия Сандамирская, ведущий исследователь робототехники в лаборатории нейроморфных вычислений Intel. «Наша цель - применить аналогичные возможности к будущим роботам, работающим в интерактивных условиях. Это позволит им адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам и более естественно работать бок о бок с людьми. Наши результаты с Loihi подтверждают ценность нейроморфных вычислений для будущего робототехники”.
Используя недавно разработанные методы, команда Intel смогла продемонстрировать непрерывное интерактивное обучение на исследовательском чипе Loihi. Чип использовал в 175 раз меньше энергии для изучения нового объекта с той же скоростью и точностью, что и обычные методы, работающие на центральном процессоре (ЦП).
