Skip to main content

Robots Baile a Fheabhsú trí Chomhchiall: Ceannródaíocht MIT i gCeartú Earráide Uathrialach

Nuashonraithe ar November 19, 20242 Miontuairiscí Léigh

Cuireadh bac ar ghlacadh leathan robots baile níos faide ná an Roomba ag roinnt fachtóirí, lena n-áirítear costas, praiticiúlacht, dearadh, agus an dúshlán a bhaineann le timpeallachtaí mapála. Fiú má réitítear go páirteach na fadhbanna seo, tarlaíonn teipeanna fós, rud atá níos measa mar gheall ar an deacracht a bhaineann le botúin a dhéanann na córais seo a cheartú. Cé go bhfuil an cumas ag eagraíochtaí móra saincheisteanna den sórt sin a láimhseáil, níl sé réadúil a bheith ag súil go n-íocann na tomhaltóirí gairmithe as dífhabhtú nó chun a bheith ina ríomhchláraitheoirí. Ach mar a léiríonn taighde le déanaí ó MIT, cuireann Múnlaí Móra Teanga (LLManna) cur chuige féideartha ar fáil.

Féachann páipéar ag an gComhdháil Idirnáisiúnta ar Ionadaíochtaí Foghlama (ICLR) le róbait a chomhtháthú le méid áirithe “ciallmhar” ionas gur féidir leo ceartúcháin a dhéanamh go neamhspleách. De réir an taighde seo, is féidir le robots iompar daonna a mhacasamhlú, ach mura bhfuil siad oilte i gceart chun gach bac féideartha a láimhseáil, bíonn deacracht acu dul i dtaithí ar athruithe gan choinne agus is minic a atosóidh siad a gcuid tascanna ón tús.

Tarraingíonn an staidéar aird ar na míbhuntáistí a bhaineann le foghlaim aithrise i róbait, go háirithe i gcásanna dinimiciúla baile ina bhféadfadh fiú athruithe beaga córas a athshocrú. Trí ghníomhaíochtaí a bhriseadh suas ina gcomhpháirteanna níos lú, molann staidéar MIT modh réabhlóideach a éascaíonn ceartúcháin agus a chuireann deireadh leis an ngá atá le ríomhchláraitheoirí idirghabháil a dhéanamh de láimh. Tá sé seo indéanta ag LLManna, a dhúnann an bhearna idir léirithe daonna agus tuiscint róbatach trí threoracha céim ar chéim a thabhairt i dteanga choiteann. Ligeann sé seo do robots a gcéim thasc a aithint agus na coigeartuithe riachtanacha a dhéanamh ina n-aonar.

Ag baint úsáide as róbat a bhí oilte chun mirlíní a scoopáil agus a dhoirteadh, léirigh an taighde an smaoineamh seo agus thaispeáin sé conas a ligeann LLManna don róbat é féin a cheartú tar éis dó a bheith curtha isteach d’aon ghnó. Soláthraíonn an cur chuige seo réiteach éifeachtach ar fhadhb leanúnach sa róbataic tríd an gceanglas maidir le clárú daonna nó idirghabháil le linn teipeanna a laghdú go mór.


  • Uassciliú gan cur isteach ar do ghairm bheatha! Glac páirt i tosaithe páirtaimseartha ar líne Code Labs Academy Eolaíocht Sonraí agus AI agus faigh scileanna praiticiúla i gcódú agus anailís sonraí. Foghlaim ó shaineolaithe tionscail, tóg fíorthionscadail, agus ullmhaigh do ghairm bheatha atá bunaithe ar shonraí - ar fad ar do sceideal!*

Bunfhoinse:

Foghlaim scileanna teicniúla ar líne le Code Labs Academy

Foghlaim scileanna teicniúla ar líne le Code Labs Academy

Bí ar ár bpobal tacúil, díghlasáil do chumas, agus téigh ar chonair ghairme luachmhar.