Robotlara bir şeyler öğretmek bugüne kadar doğrudan kodlama yapmayı, deneme yanılma testlerini veya makineyi elle tutmayı gerektiriyordu. Şimdi ise makineye bir şey öğretmek için her zamanki gibi davranmanız yeterli olabilir.

Motorola Edge Plus Ekranı ve Kameraları SızdıMotorola'nın bir sonraki amiral gemisi akıllı telefonu Edge Plus, ekranı ve 3'lü kamera setiyle beraber sızdı

RA-Letters 2020: Planning with Uncertain Specifications (PUnS)Paper: Authors: Ankit Shah, Shen Li, Julie Shah Massachusetts Institute of Technology Reward engineering is crucial to high performance in reinforcement learning systems. Prior research into reward design has largely focused on Markovian functions representing the reward. While there has been research into expressing non-Markov rewards as linear temporal logic (LTL) formulas, this has focused on task specifications directly defined by the user. However, in many real-world applications, task specifications are ambiguous, and can only be expressed as a belief over LTL formulas. In this paper, we introduce planning with uncertain specifications (PUnS), a novel formulation that addresses the challenge posed by non-Markovian specifications expressed as beliefs over LTL formulas. We present four criteria that capture the semantics of satisfying a belief over specifications for different applications, and analyze the qualitative implications of these criteria within a synthetic domain. We demonstrate the existence of an equivalent Markov decision process (MDP) for any instance of PUnS. Finally, we demonstrate our approach on the real-world task of setting a dinner table automatically with a robot that inferred task specifications from human demonstrations.

MIT (Massachusetts Institute of Technology) araştırmacılarının geliştirdiği Belirsiz Spesifikasyonlarla Planlama (PUnS) adlı sistem, botların yemek masasını hazırlamak gibi karmaşık görevleri öğrenmesini sağlıyor. PUnS, doğru davranışları ödüllendirme yöntemi yerine, belirli tanımlamalar için robotun "inançlara" sahip olmasını sağlıyor. Robot, şimdi ve gelecekte yapması gereken şeylere bir neden kazandırmak için bir dil (doğrusal zamansal mantık) kullanıyor.

NASA, Mars 2020 Aracının Merak Edilen Adını AçıkladıNASA, Mars 2020 aracı için düzenlenen isim yarışmasının sonucunu açıkladı

Kriterler, en yüksek olasılık, en fazla formül veya hatta en az başarısız olma olasılığı bulunan formülleri tamamlayabiliyor.

Geliştiriciler, sadece izleyerek öğrenmekle yetinmeyen, geri bildirim de sağlayabilen bir sistem geliştirmek istiyorlar. Bu çok zaman alabilir ancak sadece sizi izleyerek yeni görevler üstlenen ev robotlarının yolunu açabilir.

Önceki HaberŞehir Hastanelerine Yerli ve Milli Altyapı Desteği Sonraki HaberMilyonlarca VPN Kullanıcısı Tehlikede! Bu 10 VPN Uygulamasına Dikkat!