Robot AI mới của các nhà nghiên cứu MIT có thể đánh bại bạn trong trò chơi Jenga

Jenga là một trong những trò chơi trong nhà phổ biến nhất. Trò chơi chuyển động chậm thực sự kiểm tra sự kiên nhẫn và tập trung của bạn. Chẳng bao lâu nữa, con người sẽ phải cạnh tranh với người máy trong trò chơi Jenga.

Các nhà nghiên cứu tại MIT đã phát triển một cánh tay robot biết khi nào nên tiếp tục di chuyển hoặc chuyển sang khối mới mà không để tòa tháp đổ. Cánh tay về cơ bản là một phiên bản tùy chỉnh của cánh tay robot ABB IRB 120. Nó sử dụng một kẹp mềm và khớp cổ tay cảm ứng lực để di chuyển các khối trong khi học theo thời gian thực từ một camera bên ngoài.

Theo các nhà nghiên cứu, robot đã học trò chơi chỉ với 300 lần thử thay vì hàng chục nghìn lần thử như vậy để huấn luyện AI.

Alberto Rodriguez, Trợ lý Giáo sư Phát triển Nghề nghiệp Walter Henry Gale tại Khoa Kỹ thuật Cơ khí tại MIT, đã chỉ ra rằng rô-bốt nổi bật so với các mốc quan trọng trước đây khi rô-bốt có thể tham gia vào các trò chơi nhận thức như cờ vua hoặc cờ vây.

“Không giống như trong các nhiệm vụ hoặc trò chơi thuần túy nhận thức hơn như cờ vua hoặc cờ vây, chơi trò chơi Jenga cũng yêu cầu thành thạo các kỹ năng thể chất như thăm dò, đẩy, kéo, đặt và sắp xếp các quân cờ. Nó đòi hỏi nhận thức và thao tác tương tác, nơi bạn có đi và chạm vào tòa tháp để tìm hiểu cách thức và thời điểm di chuyển các khối,” Rodriguez giải thích.

Đọc thêm:  VerSe Innovation mua lại công ty khởi nghiệp AI có trụ sở tại Bengaluru, Cognirel Technologies

CŨNG ĐỌC: Gặp gỡ Kiki, robot thú cưng được hỗ trợ bởi AI không rụng lông

“Điều này rất khó mô phỏng, vì vậy robot phải học trong thế giới thực, bằng cách tương tác với tháp Jenga thực. Thách thức chính là học từ một số lượng tương đối nhỏ các thí nghiệm bằng cách khai thác cảm nhận thông thường về vật thể và vật lý.” anh ấy nói thêm.

Các nhà nghiên cứu tin rằng robot chơi Jenga có thể được sử dụng trong ngành công nghiệp lắp ráp và sản xuất.

“Trong một dây chuyền lắp ráp điện thoại di động, trong hầu hết mọi bước, cảm giác khớp nối hoặc vít bắt vít, đến từ lực và xúc giác hơn là tầm nhìn. Các mô hình học tập cho những hành động đó là bất động sản chính cho loại hình này công nghệ,” Rodriguez nói.

CŨNG ĐỌC: CIMON, robot AI đầu tiên trong không gian, cáo buộc phi hành gia ‘không tử tế’

 

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *