¿Cómo aprende un brazo robótico o una mano artificial una tarea compleja como sostener y girar una pelota? El desafío de una mano humana, artificial o robótica siempre ha sido aprender a controlar los dedos adecuadamente para usar fuerzas en un objeto. La eliminación de la piel y los nervios sensibles que cubren nuestras manos ha ayudado a ayudar a aprender y adoptar nuestra manipulación, por lo que los robots han insistido en agregar sensores a las manos robóticas. Pero aún puede aprender a manejar artículos con guantes. El juego debe tener algo más.
Este misterio es el que alienta a los investigadores de la Escuela de Ingeniería de Valerba a descubrir que la sensación súperes siempre es necesaria para aprender a superar los dedos. Dentro del Departamento de Ingeniería Bioquímica de Alfred Man, los investigadores Romina Mir, Ali Marjinjad, Andrew Aaron y el profesor Francisco Wellow Kiwas preguntaron: ¿Tiene la intención de aprender tareas complejas con un censor (su naturaleza) con su naturaleza?
En un artículo sobre Journal Science Advance, Team se centra en la cuestión de la clásica “naturaleza versus educación” utilizando modelado computacional y aprendizaje automático. “El plan de estudios está más influenciado por la educación curricular mientras aprende el refuerzo del objeto contra la gravedad”, “la mano sobre el trabajo anterior del laboratorio está relacionado con la evolución y la inteligencia artificial. Esto muestra que la serie de aprendizaje, también conocida como” currículo “, es para aprender. De hecho, los investigadores notaron que si el currículo está en una secuencia particular, una secuencia artística a la mano, puede aprender a manipular a la mano de la mano. superestrella.
Para este estudio, el equipo usó el software para imitar la mano robótica de tres ceding para “dar una respuesta a la idea de que una contrasensación siempre es necesaria”, dice Welero Kevis, y “la importancia de las recompensas para la capacitación también se enfatiza sobre la importancia de un estudiante”, que es un estudiante por primera vez.
“Francisco Velroe Quevis, quien también es profesor en la división de bioquímología y fisioterapia en la USC, dijo:” Premio para el desarrollo de este sistema. “
Agregó: “… así como el sistema biológico es el producto de su experiencia. Este vínculo entre el aprendizaje automático y la biología es una conexión poderosa que permite el desarrollo del sistema de inteligencia artificial que puede aprender y proteger en el mundo físico”.
En esta cooperación entre la Escuela de Ingeniería de Waterbie y la Universidad de California en Santa Cruz (UCSC), los estudiantes de doctorado Permat Ojagi (UCSC) y Romina Mir (USC) lideraron este trabajo en colaboración con el profesor Michael Venener (UCSC). Ali Marjinjad y Andrew Aaron (USC) también participaron en el trabajo.
