Så kan robotar lära av varandra och bli mer flexibla
Genom AI skulle robotar kunna lära sig att bättre applicera sina förmågor på olika uppgifter och dessutom lära av andra robotar. Något som skulle kunna effektivisera exempelvis tillverkningsindustrin. Det visar en ny avhandling från Örebro universitet.
– I de allra flesta fall lär sig roboten allt från grunden. Dessutom är de, inte minst inom tillverkningsindustrin, strikt programmerade till att klara en specifik uppgift. Robotar har många gånger svårt att lära sig nya saker. De följer sina exakta steg och adderar man en ny uppgift klarar inte roboten av att lösa den, säger Quantao Yang, robotforskare vid Örebro universitet och aktuell med avhandlingen Robot Skill Acquisition through Prior-conditioned Reinforcement Learning, i ett pressmeddelande.
AI fixar komplexiteten
En robot kan alltså enligt Quantao Yang både ha svårt att lära sig nya uppgifter. Men med artificiell intelligens visar Quantao Yangs forskning att robotar både skulle kunna lära sig lösa nya uppgifter och lära sig av andra robotars ”kunskap”
– Det som förvånade mest var dels att roboten faktiskt kan förvärva nya färdigheter genom att nyttja tidigare erfarenhet, dels att den kan lära sig av en annan robot.
Applicering inom industrin
En uppenbar applicering av smartare robotar är inom tillverkningsindustrin.
– Robotar kommer kunna lära upp nya robotar, precis som vi människor lär varandra. På så sätt kommer robotar kunna anpassa sig till olika miljöer och mer oväntade förändringar, de blir mer flexibla helt enkelt. Vilket i sin tur kommer göra tillverkningsindustrin mycket mer effektiv.
Kommer robotar även kunna komma på lösningar och lära sig nya färdigheter på egen hand, som vi människor inte tänkt ut?
– Ja, på något sätt tror jag att de kommer kunna göra det. Men det är komplext och det är en av de stora utmaningarna för branschen i dag, världen över.
Läs mer om ämnet: