Trang chủ
Bài viết mới
Diễn đàn
Bài mới trên hồ sơ
Hoạt động mới nhất
VIDEO
Mùa Tết
Văn Học Trẻ
Văn Học News
Media
New media
New comments
Search media
Đại Học
Đại cương
Chuyên ngành
Triết học
Kinh tế
KHXH & NV
Công nghệ thông tin
Khoa học kĩ thuật
Luận văn, tiểu luận
Phổ Thông
Lớp 12
Ngữ văn 12
Lớp 11
Ngữ văn 11
Lớp 10
Ngữ văn 10
LỚP 9
Ngữ văn 9
Lớp 8
Ngữ văn 8
Lớp 7
Ngữ văn 7
Lớp 6
Ngữ văn 6
Tiểu học
Thành viên
Thành viên trực tuyến
Bài mới trên hồ sơ
Tìm trong hồ sơ cá nhân
Credits
Transactions
Xu: 0
Đăng nhập
Đăng ký
Có gì mới?
Tìm kiếm
Tìm kiếm
Chỉ tìm trong tiêu đề
Bởi:
Hoạt động mới nhất
Đăng ký
Menu
Đăng nhập
Đăng ký
Install the app
Cài đặt
Chào mừng Bạn tham gia Diễn Đàn VNKienThuc.com -
Định hướng Forum
Kiến Thức
- HÃY TẠO CHỦ ĐỀ KIẾN THỨC HỮU ÍCH VÀ CÙNG NHAU THẢO LUẬN Kết nối:
VNK X
-
VNK groups
| Nhà Tài Trợ:
BhnongFood X
-
Bhnong groups
-
Đặt mua Bánh Bhnong
CÔNG NGHỆ
Công Nghệ Kĩ Thuật Số
Trí tuệ nhân tạo (AI)
Robot AI ngày càng biểu cảm giống người hơn
JavaScript is disabled. For a better experience, please enable JavaScript in your browser before proceeding.
You are using an out of date browser. It may not display this or other websites correctly.
You should upgrade or use an
alternative browser
.
Trả lời chủ đề
Nội dung
<blockquote data-quote="Khoai" data-source="post: 199330" data-attributes="member: 12857"><p>Robot AI hình người có thể nhảy múa biểu cảm – Nghiên cứu đột phá của Đại học California</p><p></p><p>Những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực robot có thể làm cho công nghệ này trở nên “đáng sợ”, vì vậy một nhóm kỹ sư tại Đại học California San Diego đang dạy một robot AI hình người thực hiện các động tác nhảy múa biểu cảm – vừa để cải thiện khả năng di chuyển và linh hoạt, vừa để làm cho chúng thân thiện hơn với con người.</p><p></p><p>Nhóm nghiên cứu, do giáo sư Xiaolong Wang dẫn đầu tại Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính của Trường Kỹ thuật Jacobs UC San Diego, đã sử dụng video của người nhảy múa và công nghệ bắt chuyển động để huấn luyện phần thân trên của robot.</p><p></p><p>Ngoài việc cải thiện khả năng di chuyển, ý tưởng là làm cho robot trông tự nhiên hơn.</p><p></p><p>“Chúng tôi nhằm xây dựng lòng tin và giới thiệu tiềm năng của robot để cùng tồn tại hòa bình với con người,” Wang nói trong một báo cáo được công bố bởi trường đại học. “Chúng tôi đang làm việc để giúp thay đổi nhận thức công cộng về robot như là thân thiện và hợp tác thay vì đáng sợ như The Terminator.”</p><p></p><p></p><p>Nghiên cứu nhằm tăng cường tương tác giữa con người và robot, với các ứng dụng tiềm năng trong nhiều bối cảnh khác nhau bao gồm dây chuyền lắp ráp nhà máy, bệnh viện, nhà ở và các môi trường nguy hiểm như phòng thí nghiệm và địa điểm thảm họa.</p><p></p><p>Như được giải thích trong bài báo nghiên cứu của dự án, quá trình huấn luyện bao gồm hai phương pháp tiếp cận. Phần thân trên của robot được huấn luyện để thực hiện các chuyển động biểu cảm sử dụng dữ liệu bắt chuyển động và video nhảy múa, trong khi phần thân dưới chỉ tập trung vào sự ổn định và cân bằng.</p><p></p><p>“Ý tưởng chính của chúng tôi không phải là bắt chước chính xác chuyển động tham khảo,” bài báo nghiên cứu giải thích. “Trong quá trình huấn luyện… chúng tôi khuyến khích phần thân trên của robot hình người bắt chước các chuyển động đa dạng của con người để biểu cảm, trong khi giảm nhẹ yêu cầu bắt chước chuyển động cho hai chân của nó.”</p><p></p><p>Phương pháp này cho phép robot tái hiện các chuyển động tham khảo khác nhau, như nhảy múa, vẫy tay, đập tay, và ôm, trong khi chân của nó có thể giữ thăng bằng và duy trì cân bằng trong suốt các chuyển động đó.</p><p></p><p>Mặc dù phần thân trên và thân dưới được huấn luyện riêng biệt, robot áp dụng kiến thức để kiểm soát toàn bộ cấu trúc của nó như một đơn vị duy nhất. Phương pháp này, được các nhà nghiên cứu gọi là “Kiểm soát toàn thân biểu cảm”, làm cho robot có thể di chuyển ổn định trên các bề mặt như sỏi, đất, mảnh gỗ, cỏ và các đường bê tông dốc ngay cả khi thực hiện các cử chỉ khác nhau với phần thân trên.</p><p></p><p>Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp này để làm cho robot có khả năng thích ứng với các điều kiện khác nhau – thậm chí những điều kiện không có trong bộ dữ liệu huấn luyện.</p><p></p><p>“Chúng tôi huấn luyện chính sách của mình trong các địa hình ngẫu nhiên thách thức cao trong mô phỏng,” các nhà nghiên cứu nói. “Điều này không chỉ cho phép chuyển giao mạnh mẽ từ mô phỏng sang thực tế mà còn học được một chính sách không chỉ ‘lặp lại’ các chuyển động đã cho.”</p><p></p><p>Lợi ích tiềm năng của nghiên cứu</p><p></p><p>Những lợi ích tiềm năng của nghiên cứu này có thể rất lớn. Trong các môi trường như bệnh viện và nhà ở, các robot có khả năng biểu cảm và linh hoạt được cải thiện có thể cung cấp sự hỗ trợ và đồng hành, cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân và người cao tuổi. Trong các môi trường nguy hiểm, những robot này có thể thay thế con người trong các nhiệm vụ nguy hiểm, gia tăng sự an toàn.</p><p></p><p>Các dự án liên quan</p><p></p><p>Dự án này không phải là nỗ lực duy nhất nhằm cải thiện khả năng di chuyển của robot. Tại Đại học Rice, các nhà khoa học đã tạo ra một chương trình tương tác gọi là “Bayesian Learning in the Dark” (BLIND) để hỗ trợ các robot phức tạp trong việc lập kế hoạch di chuyển trong các môi trường đầy chướng ngại vật. Trong khi đó, các nhà nghiên cứu đã phát triển một robot bốn chân có khả năng chạy trên cát nhanh hơn con người có thể chạy bộ trên mặt đất cứng, cho thấy tiềm năng của robot trong việc duy trì ổn định và hiệu quả trên địa hình hỗn hợp.</p><p></p><p>St</p></blockquote><p></p>
[QUOTE="Khoai, post: 199330, member: 12857"] Robot AI hình người có thể nhảy múa biểu cảm – Nghiên cứu đột phá của Đại học California Những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực robot có thể làm cho công nghệ này trở nên “đáng sợ”, vì vậy một nhóm kỹ sư tại Đại học California San Diego đang dạy một robot AI hình người thực hiện các động tác nhảy múa biểu cảm – vừa để cải thiện khả năng di chuyển và linh hoạt, vừa để làm cho chúng thân thiện hơn với con người. Nhóm nghiên cứu, do giáo sư Xiaolong Wang dẫn đầu tại Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính của Trường Kỹ thuật Jacobs UC San Diego, đã sử dụng video của người nhảy múa và công nghệ bắt chuyển động để huấn luyện phần thân trên của robot. Ngoài việc cải thiện khả năng di chuyển, ý tưởng là làm cho robot trông tự nhiên hơn. “Chúng tôi nhằm xây dựng lòng tin và giới thiệu tiềm năng của robot để cùng tồn tại hòa bình với con người,” Wang nói trong một báo cáo được công bố bởi trường đại học. “Chúng tôi đang làm việc để giúp thay đổi nhận thức công cộng về robot như là thân thiện và hợp tác thay vì đáng sợ như The Terminator.” Nghiên cứu nhằm tăng cường tương tác giữa con người và robot, với các ứng dụng tiềm năng trong nhiều bối cảnh khác nhau bao gồm dây chuyền lắp ráp nhà máy, bệnh viện, nhà ở và các môi trường nguy hiểm như phòng thí nghiệm và địa điểm thảm họa. Như được giải thích trong bài báo nghiên cứu của dự án, quá trình huấn luyện bao gồm hai phương pháp tiếp cận. Phần thân trên của robot được huấn luyện để thực hiện các chuyển động biểu cảm sử dụng dữ liệu bắt chuyển động và video nhảy múa, trong khi phần thân dưới chỉ tập trung vào sự ổn định và cân bằng. “Ý tưởng chính của chúng tôi không phải là bắt chước chính xác chuyển động tham khảo,” bài báo nghiên cứu giải thích. “Trong quá trình huấn luyện… chúng tôi khuyến khích phần thân trên của robot hình người bắt chước các chuyển động đa dạng của con người để biểu cảm, trong khi giảm nhẹ yêu cầu bắt chước chuyển động cho hai chân của nó.” Phương pháp này cho phép robot tái hiện các chuyển động tham khảo khác nhau, như nhảy múa, vẫy tay, đập tay, và ôm, trong khi chân của nó có thể giữ thăng bằng và duy trì cân bằng trong suốt các chuyển động đó. Mặc dù phần thân trên và thân dưới được huấn luyện riêng biệt, robot áp dụng kiến thức để kiểm soát toàn bộ cấu trúc của nó như một đơn vị duy nhất. Phương pháp này, được các nhà nghiên cứu gọi là “Kiểm soát toàn thân biểu cảm”, làm cho robot có thể di chuyển ổn định trên các bề mặt như sỏi, đất, mảnh gỗ, cỏ và các đường bê tông dốc ngay cả khi thực hiện các cử chỉ khác nhau với phần thân trên. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp này để làm cho robot có khả năng thích ứng với các điều kiện khác nhau – thậm chí những điều kiện không có trong bộ dữ liệu huấn luyện. “Chúng tôi huấn luyện chính sách của mình trong các địa hình ngẫu nhiên thách thức cao trong mô phỏng,” các nhà nghiên cứu nói. “Điều này không chỉ cho phép chuyển giao mạnh mẽ từ mô phỏng sang thực tế mà còn học được một chính sách không chỉ ‘lặp lại’ các chuyển động đã cho.” Lợi ích tiềm năng của nghiên cứu Những lợi ích tiềm năng của nghiên cứu này có thể rất lớn. Trong các môi trường như bệnh viện và nhà ở, các robot có khả năng biểu cảm và linh hoạt được cải thiện có thể cung cấp sự hỗ trợ và đồng hành, cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân và người cao tuổi. Trong các môi trường nguy hiểm, những robot này có thể thay thế con người trong các nhiệm vụ nguy hiểm, gia tăng sự an toàn. Các dự án liên quan Dự án này không phải là nỗ lực duy nhất nhằm cải thiện khả năng di chuyển của robot. Tại Đại học Rice, các nhà khoa học đã tạo ra một chương trình tương tác gọi là “Bayesian Learning in the Dark” (BLIND) để hỗ trợ các robot phức tạp trong việc lập kế hoạch di chuyển trong các môi trường đầy chướng ngại vật. Trong khi đó, các nhà nghiên cứu đã phát triển một robot bốn chân có khả năng chạy trên cát nhanh hơn con người có thể chạy bộ trên mặt đất cứng, cho thấy tiềm năng của robot trong việc duy trì ổn định và hiệu quả trên địa hình hỗn hợp. St [/QUOTE]
Tên
Mã xác nhận
Gửi trả lời
CÔNG NGHỆ
Công Nghệ Kĩ Thuật Số
Trí tuệ nhân tạo (AI)
Robot AI ngày càng biểu cảm giống người hơn
Top