شارك
الرئيسية
1 دقيقة
يمكن لنقل التعلم -أي استخدام المعرفة المكتسبة سابقاً ضمن سياق ما في سياق آخر- أن يساعد الروبوتات رخيصة الثمن على مضاهاة الروبوتات المكلفة في أدائها.
خلفية الخبر
إن من أصعب التحديات في مجال الروبوتات حالياً هو تمكين الروبوت من العمل بانسيابية خارج المختبر؛ فمن الممكن في بيئة بحثية تزويد الروبوت بحساسات باهظة الثمن وتقديم مكان مثالي حتى يتعلم كيفية الحركة. ولكن في العالم الحقيقي، فإن استخدام نفس الحساسات قد يكون مكلفاً وغير مواتٍ للمستهلكين، إضافة إلى الفوضى والأخطاء.
العرض
استخدم عدد من الباحثين في جامعة فريهي نوعاً من التعلم الآلي يُعرف باسم: نقل التعلم، في محاولة لحل هذه المشكلة. وهو عملية إدراك لما تعلمته خوارزمية ضمن سياقٍ ما وتطبيقه على سياق آخر. وقد يمكن استخدامه لتكييف خوارزمية تتحكم في روبوت ضمن المختبر حتى تتحكم فيه ضمن العالم الحقيقي. وهذا يعني أن الروبوت يمكن تدريبه في البداية مع مزايا وجود حساسات أفضل وبيئة أفضل، ومن ثم استغلال ما تعلمه حتى بوجود حساسات رخيصة وبيئة سيئة.
النتائج
لاختبار هذه الفكرة، قام الباحثون ببناء روبوت ضمن بيئة افتراضية، بحيث يتحرك ضمنها بمساعدة ثمانية حساسات للمسافة، وبعد ذلك باستخدام كاميرا واحدة. وقد وجدوا أن استخدام خوارزمية التحكم في الروبوت لنقل التعلم في اتخاذ القرارات -بوجود الكاميرا فقط- أدى إلى زيادة في سرعة تعلمها للحركة في الغرفة بشكل أسرع بكثير من حالة عدم استخدام نقل التعلم، كما أنها كانت أسرع عند استخدام نقل التعلم خلال التدريب بدلاً من اتخاذ القرار.