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jueves, 11 de mayo de 2017

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Drones: aprender a volar fostiƔndose

Este planteamiento relativo al aprendizaje automĆ”tico aplicado a los drones caseros es cuando menos interesante y diferente. En vez de diseƱar complejos algoritmos parara evitar colisionar con los objetos que pueda encontrarse en su camino, en la Instituto de RobĆ³tica de la Carnegie Mellon han elegido el camino inverso: obligar a chocharse miles de veces a un dron para que aprenda de sus errores.

El resultado de este duro entrenamiento a lo KĆ”rate Kid puede verse en el vĆ­deo: utilizaron un AR Drone 2.0 en diversos escenarios, todos ellos cerrados. La cĆ”mara permitĆ­a grabar lo sucedido (a 30 fps) y ademĆ”s utilizarla como sistema de visiĆ³n artificial. Los sensores de colisiĆ³n y acelerĆ³metros permitĆ­an analizar los resultados de cada intento.

Al principio hicieron cochar al dron de forma aleatoria para recopilar los primeros datos. En una red neuronal se planteaban alternativas tan simples para mejorar como avanzar/retroceder y hacer giros a uno u otro lado. SegĆŗn lo que sucediera al elegir esas opciones (crash o no-crash) se iban ajustando los valores, premiando los que dejaban al dron sano y salvo, penalizando los otros. Como hemos visto tantas veces en simuladores pero con «objetos reales».

El resultado tras 11.600 interacciones y 40 horas de vuelo es un dron que aprende a volar y esquivar obstĆ”culos. No es tan bueno como un humano en escenarios sencillos pero es entre 2 y 10 veces mejor y mĆ”s rĆ”pido cuando la misiĆ³n es mĆ”s complicada – pasillos estrechos o llenos de sillas u objetos mĆ³viles. ¿Lo mejor de todo? Que el proceso de aprendizaje es casi 100% autĆ³nomo: nadie tiene que «enseƱarle» nada, como en otros sistemas similares. Simplemente cambiarle las baterĆ­as de vez en cuando.

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AtribuciĆ³n de la publicaciĆ³n original:


De: Microsiervos
PublicaciĆ³n: http://ift.tt/2qYnGKH
Autor/Editor: alvy@microsiervos.com (Alvy)
URL: http://ift.tt/eDmztS
TĆ©rminos de bĆŗsqueda: Curiosidades, Asombroso, Ciencia, Impresionante
Fecha: May 11, 2017 at 01:26PM

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