Våre fremtidige robotoverherdere ser ut til å ta seg tid til å reise seg opp og tilintetgjøre menneskeheten, men vi ser sakte og jevn fremgang i egenskapene til disse AI-drevne maskinene, og forskere ved University of Texas i Arlington har nettopp laget en ny gjennombrudd.

UT Arlington ingeniører har nettopp patentert en teknikk der programvare kan lære av sine feil og tilpasse sine prosesser øyeblikkelig. Det er et viktig skritt fremover fra kode som tidligere måtte stoppe og "tenke" om hva som hadde skjedd før du gikk videre.

I den virkelige verden kan det føre til noe som et autopilotsystem i et fly eller en selvkjørende bil som reagerer på endringer i en splittet sekund: programvaren er i stand til å "se" hva som skjer og tilpasse tilnærmingen om nødvendig med alt skjer autonomt.

Forvent det uventede

Den nye prosessen kalles Integral Reinforcement Learning, og betyr at roboter vil være bedre i stand til å forsvare seg selv fra menneskekontroll. Disse maskinene er tradisjonelt ikke veldig gode til å håndtere uventede hendelser de ikke har blitt programmert til, men denne nye tilnærmingen skal hjelpe endre det.

Forskerne bak den nye teknologien sier at det kan bidra til å spare tid, energi og drivstoff i en rekke ulike bransjer og scenarier, inkludert transport: "Ved å øke effektiviteten til ulike transportformer med IRL smart controller, gjør vi det mulig å flytte varer og levere tjenester mindre kostbart og med mindre negativ innvirkning på vårt miljø, sier Khosrow Behbehani, dekan på UT Arlington College of Engineering.

Systemet ble utviklet av professor Frank Lewis, UT Arlington Research Institute, sammen med United Technologies-forsker Draguna Vrabie og forskerforsker Kyriakos Vamvoudakis.

  • Skal vi la robotter ha barn?

Via Engadget