A kép forrása: Blikk
Az autó bepakolása utazás előtt elég egyszerű feladatnak tűnhet, de a robotok számára mégsem volt könnyű megtanulni, egészen addig, amíg egy új kutatás át nem adta a robotok betanítását a mesterséges intelligenciának. Ennek a következményei messze túlmutatnak a jól megpakolt csomagtartón, végső soron pedig hatással lehetnek az otthonunk kezelésétől kezdve a Mars kolonizációjáig számtalan dologra.
A Massachusetts Institute of Technology és a Stanford Egyetem kutatócsoportja generatív mesterséges intelligencia diffúziós modellt alkalmazva robotokat képeztek ki tárgyak pakolására. A robotoknak több emberi szempontot kellett figyelembe venniük, mint például a súlyelosztás, az ütközések elkerülése, a károsodás minimalizálása. Zhutian ’Skye’ Yang, az MIT kutatója, szerint a tanulási alapú AI gyorsabban oldja meg a feladatokat, és a diffúziós modell segítségével a robotok ténylegesen gyorsabban teljesítették a csomagolási feladatot. A tanulásalapú megközelítés lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligenciaprogram önállóan tanuljon a képzési adatok és a kívánt kimenet közötti minták azonosításával. A diffúziós modell egy új megközelítést jelent a problémamegoldásban, amely lehetővé teszi a robotoknak, hogy egyszerre vizsgáljanak meg egy sor gépi tanulási modellt, és az összes kényszert egyszerre, szinte azonnal figyelembe vegyék.
