«`html
Преобразование дизайна роботов с помощью больших языковых моделей и эволюционных алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности и производительности
Область робототехники переживает трансформационные изменения с интеграцией генеративных методов, таких как большие языковые модели (LLM). Эти достижения позволяют создавать сложные системы, которые автономно навигируют и адаптируются к различным средам. Применение LLM в процессах проектирования и управления роботами представляет собой значительный прорыв, предлагая потенциал создания более эффективных роботов, способных выполнять сложные задачи с большей автономностью.
Проблема
Проектирование эффективных морфологий роботов представляет существенные вызовы из-за обширного пространства проектирования и традиционной зависимости от человеческого опыта для создания прототипов и тестирования. Создание, тестирование и итерация дизайнов роботов занимает время и усилия. Инженеры должны ориентироваться в огромном количестве потенциальных конфигураций, что требует значительных вычислительных ресурсов и времени.
Решение
Исследователи из Университета Варшавы, IDEAS NCBR, Nomagic и Nomagic представили RoboMorph, инновационную платформу, которая интегрирует LLM, эволюционные алгоритмы и обучение с подкреплением (RL) для автоматизации проектирования модульных роботов. Этот метод позволяет RoboMorph генерировать разнообразные и оптимизированные дизайны роботов более эффективно, чем традиционные методы.
Результаты
RoboMorph значительно улучшил морфологию роботов, генерируя оптимизированные дизайны, превосходящие традиционные методы. Топовые дизайны роботов, предназначенные для плоских территорий, показали, что увеличение длины корпуса и постоянные размеры конечностей способствуют улучшению передвижения и стабильности.
Заключение
RoboMorph использует возможности LLM и эволюционных алгоритмов для создания платформы, которая оптимизирует процесс проектирования и производит оптимизированные морфологии роботов. Этот подход решает ограничения ранее использовавшихся методов и предлагает многообещающий путь для разработки более эффективных и способных роботов.
Подробнее ознакомьтесь с статьей. Все заслуги за это исследование принадлежат его исследователям.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сабреддиту.
Попробуйте AI Sales Bot здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab здесь. Будущее уже здесь!
«`
