Robot ze sztuczną inteligencją. Podstawy sztucznej inteligencji w produktach Quanser

Firma Quanser wprowadza na rynek nowoczesne metody nauczania w środowisku akademickim. Wśród dostępnych produktów pojawiają się również urządzenia przeznaczone do prac badawczych. Dzięki temu pozyskiwanie niezbędnej wiedzy i doświadczenia okazuje się dużo łatwiejsze. Urządzenia od Quanser umożliwiają nie tylko naukę podstawowych zagadnień, ale również zaawansowanych tematów. Umożliwiają to roboty ze sztuczną inteligencją. Czym się wyróżniają i co umożliwiają? Odpowiadamy!

 

Spis treści:

 

Robot – sztuczna inteligencja w produktach Quanser

W ofercie firmy Quanser znajdziesz produkty badawcze i edukacyjne, które pomogą w realizacji badań naukowych oraz zdobywania wiedzy z obszarów takich jak: podstawowy sterowania, platform mechatronicznych, nowoczesnych zagadnień w robotyce, a także automatyce. Jeżeli chcesz uczyć teorii przez praktykę, w Twoim laboratorium powinny pojawić się urządzenia Quanser, na przykład robot. Sztuczna inteligencja pozwala na wprowadzenie uczestników kursu do zagadnień z obszaru nowoczesnych technologii.

Jeżeli interesuje Cię nowoczesny robot, sztuczna inteligencja w produktach Quanser umożliwi zgłębianie zarówno podstawowych, jak i zaawansowanych zagadnień. Przykładem takich produktów są między innymi: QArm, QBot2e czy laboratorium pojazdów autonomicznych. Za ich prawidłowe działanie odpowiadają czujniki i platformy obliczeniowe, które sprawdzają się w przypadku nauki zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją.

 

Co to jest sztuczna inteligencja?

Inteligencja to połączenie doświadczeń oraz zdolności uczenia się. Zbiór wydarzeń, pomysłów, wiedzy połączonych ze sobą za pomocą powiązań pozwala na gromadzenie informacji i wyciąganie z nich wniosków. Z kolei uczenie się polega na pogłębianiu wiedzy oraz rozwoju relacji.

Sztuczna inteligencja jest natomiast odzwierciedleniem inteligencji w matematycznej postaci. Następnie implementuje się ją do urządzenia za pomocą algorytmów. W tym celu niezbędne są również dwa elementy: zbiór struktur danych dotyczących doświadczenia oraz funkcje. 

Drugi z wymienionych elementów umożliwia rozszerzenie przechowywanych doświadczeń. To właśnie funkcje odpowiadają za uczenie się.

 

Robot ze sztuczną inteligencją – metody uczenia się

Robot ze sztuczną inteligencją od firmy Quanser posiada zdolność do nauki za pomocą trzech metod. Należy dopasować ją do postawionego problemu. Poniżej przedstawiamy najważniejsze założenia:

  • nadzorowane uczenie się, czyli robot poznaje odpowiedź, ale nie otrzymuje wyjaśnienia, dlaczego jest ona właściwa i jak do niej doszło; w efekcie rozszerza swoje doświadczenie poprzez nawiązywanie połączeń na podstawie problemu oraz odpowiedzi,
  • nauka przez wzmacnianie wyklucza podanie prawidłowej odpowiedzi; robot uczy się poprzez nagradzanie za poprawne działanie,
  • nienadzorowane uczenie się polega na przekazaniu danych do algorytmu AI, które robot ze sztuczną inteligencją klasyfikuje, a następnie na ich podstawie wyciąga wnioski; w takim przypadku robo nie musi mieć prawidłowej odpowiedzi.

 

Implementowanie takich algorytmów umożliwiają między innymi takie roboty jak:

 

Transfer uczenia się 

Transfer nauki to proces, który polega na zbieraniu informacji z wcześniej wytrenowanego systemu AI. Następnie robot ze sztuczną inteligencją tworzy nowe połączenia dla określonego problemu. Kiedy urządzenie zostanie przygotowana do tego, by rozpoznawać określone kształty, kolory i kontury, może następnie zidentyfikować nowy obiekt na podstawie wyuczonych cech, oraz zgromadzonych doświadczeń. 

Roboty Quanser mogą zostać przeszkolone również w tym kierunku. Dlatego są niezastąpione, kiedy w rachubę wchodzi transfer uczenia się. 

 

Nakładka QUARC w robotach Quanser

Jeżeli zastanawiasz się, w jaki sposób uczy się robot ze sztuczną inteligencją firmy Quanser, mamy dla Ciebie ważną informację. Służy do tego między innymi QUARC, czyli specjalna nakładka MATLAB/Simulink. Dzięki niemu możesz w prosty sposób zaimplementować algorytmy do eksperymentów. Środowisko programistyczne MATLAB umożliwia wdrożenie za pomocą języka C++ i Python. 

 

Więcej informacji na temat oprogramowania znajdziesz w artykule: QUARC: oprogramowanie do prototypowania sterowania przyspiesza postępy projektów badawczych

 

Robot ze sztuczną inteligencją jest bardzo prosty do zaprogramowania dzięki frameworkom takim jak: TensorFlow czy PyTorch. Ponadto możesz skorzystać z  nakładkę MATLAB, która umożliwia szybką implementację AI bez skomplikowanego kodowania.