> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://preadmin26.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# ИИ от MIT обучит роботов манипулировать объектами, которые они видят в первые
- URL: https://preadmin26.kod.ru/2491/
- Published: 2018-09-11T06:08:56.000Z
- Updated: 2018-09-11T06:08:56.000Z
- Author: Игорь Савкин
- Tags: News, Технологии, #Import 2026-10-15 05:40

Даже несмотря на то, что современные роботы весьма неплохо умеют обращаться с разного рода объектами, предварительно в их программу нужно заложить данные об этих самых объектах. И если роботу попадется что-то, с чем он не умеет обращаться – это ведет машину в ступор. Однако группа исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) создала алгоритм, который обучит роботов взаимодействовать с предметами, с которыми они ни разу до этого не сталкивались.

Как передает издание Engadget, за разработку отвечают инженеры из Лаборатории компьютерных наук MIT. И их изобретение может сделать роботов более полезными не только на производстве, но и дома. На данный момент основной тип программного обеспечения, заложенный в роботах, позволяет выполнять крайне ограниченный набор команд: например, выделять среди объектов (заранее известных программе) тот, который нужен в данный момент или перемещать с места на место заранее прописанные в алгоритме предметы.

Новый ИИ от MIT, получивший название DON (Dense Object Nets), позволит роботам определить структуру и назначение предмета, который он видит в данный момент. Например, кроссовок нужно поставить на подошву, а кружку удобнее держать за ручку и желательно не переворачивать, так как она может быть заполнена жидкостью. Основываясь на заложенных в программу данных, нейросеть может самостоятельно совершенствоваться, изучая новые для себя предметы. Более того, ИИ запоминает не только конкретные объекты, но и их назначение. Например, если ему дать задачу изучить какой-то предмет, ИИ сделает несколько снимков и сравнит их с имеющимися. Затем объект виртуально раскладывается на «составные части», составляется каркас объекта и его важнейшие точки. После этого с объектом будет возможно взаимодействовать. Причем, если повторно дать задание найти объект среди таких же похожих, нейросеть не только сразу определит его, но и запомнит весь класс похожих предметов, понимая, что с ними можно взаимодействовать также, как и с исходным.