Trước đây robot và trí nhân minh nhân tạo đã có thể học tập từ lỗi của chúng nhưng phần lớn đều phải tạm ngừng hoạt động để xử lý điều đó. Sắp tới, chúng sẽ có thêm khả năng nhận biết lỗi theo thời gian thực và liên tục hoàn thiện để không bị gián đoạn công việc nữa. Nếu nó không biết cách xử lý lỗi ngay lúc đó, nó sẽ dự đoán các kết quả và “cố gắng” làm việc cho tới khi đạt được kết quả tốt nhất.
Đó là nhờ vào một kỹ thuật độc quyền do các nhà nghiên cứu tại Đại học Texas Arlington vừa phát triển và họ gọi đó là “Phương pháp kiểm soát quá trình thích ứng trực tuyến để tối ưu phản hồi bằng cách tăng cường học tập.” Giáo sư Frank Lewis thuộc khoa kỹ thuật điện tử tại Đại học Texas Arlington, người dẫn đầu nghiên cứu cho biết đây là một quá trình trong đó, thiết bị thông minh sẽ liên tục học hỏi và tìm cách đưa ra quyết định dựa vào tập hợp các quyết định trước đó.
Quá trình này sẽ được thực hiện theo thời gian thực, cáo thể trực tuyến nhằm giúp robot hoặc các dạng trí thông minh nhân tạo khác tự lập hơn và phản ứng trước các tình huống nhanh hơn. Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống này có thể được tích hợp vào các phương tiện di chuyển, nhằm nâng cao hiệu suất hoạt động, sử dụng tối thiểu năng lượng, tiết thời gian và nhiên liệu.
Cụ thể hơn, hệ thống này có thể trang bị cho xe hơi tự lái, máy bay tự lái, hệ thống kiểm soát khí thải trên xe hơi,… Được biết nhóm nghiên cứu đã được cơ quan bản quyền Hoa Kỳ trao bằng sáng chế cho hệ thống này.
Tham khảo UTA
