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Intel Labs mejora el aprendizaje interactivo y continuo de los robots con la computación neuromórfica

Intel Labs mejora el aprendizaje interactivo y continuo de los robots con la computación neuromórfica

  • El chip de investigación neuromórfico Loihi ha demostrado el aprendizaje en tiempo real con una energía 175 veces menor
Intel Snowflake

Intel Labs, en colaboración con el Instituto Italiano de Tecnología y la Universidad Técnica de Múnich, ha presentado un  nuevo enfoque para el aprendizaje de objetos  basado en neuronales. Se dirige específicamente a aplicaciones futuras como los asistentes robóticos que interactúan con entornos no restringidos, entre ellos la logística, la asistencia sanitaria o el cuidado de personas mayores. Esta es un paso crucial para mejorar las capacidades de los futuros robots de asistencia o fabricación y utiliza la computación neuromórfica a través de nuevos métodos interactivos de aprendizaje de objetos en línea para que los robots, después de su despliegue, puedan aprender nuevos objetos.

Utilizando estos nuevos modelos, Intel y sus colaboradores demostraron con éxito el aprendizaje interactivo continuo en el chip de neuromórfico de Intel, Loihi, midiendo hasta 175 veces menos energía para aprender una nueva instancia de objeto con una y precisión similares o mejores en comparación con los métodos convencionales que se ejecutan en una unidad central de procesamiento (CPU). Para lograrlo, los investigadores implementaron en Loihi una arquitectura de red neuronal de picos que localizaba el aprendizaje en una sola capa de sinapsis plásticas y daba cuenta de las diferentes vistas de los objetos reclutando nuevas neuronas a demanda. Así permitió que el proceso de aprendizaje se desarrollará de forma autónoma mientras se interactuaba con el usuario.

La se ha publicado en el artículo «Interactive continual learning for robots: a neuromorphic approach» (Aprendizaje continuo interactivo para robots: un enfoque neuromórfico), reconocido como «Best Paper» (Mejor Artículo) en la Conferencia Internacional sobre Sistemas Neuromórficos (ICONS) de este año, organizada por el Laboratorio Nacional de Oak Ridge.

Cuando un humano descubre un nuevo objeto, le echa un vistazo, le da la vuelta, pregunta qué es y luego es capaz de reconocerlo de nuevo en todo tipo de entornos y condiciones de forma instantánea. Nuestro objetivo es aplicar capacidades similares a futuros robots que trabajen en entornos interactivos, permitiéndoles adaptarse a lo imprevisto y de forma más natural junto a los humanos. Nuestros resultados con Loihi refuerzan el valor de la computación neuromórfica para el futuro de la robótica.Yulia Sandamirskaya, Directora de en Robótica del Laboratorio de Neuromórfica de Intel y autora senior del artículo
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