设计智能仪器
人工智能
2016-02-24 v1 机器人学
摘要
远程科学操作需要能够以最少人工干预进行行动和反应的自动化系统。这样一种愿景是智能仪器：它以自动化方式收集数据，并基于所学内容决定进行哪些新测量。这一创新实现了实验设计并将其与数据分析结合，从而完成学习循环。该循环是科学方法的基础。此循环的三个基本步骤是假设生成、探究和推断。假设生成通过人为向仪器提供一组参数化的可能假设来实现，这些假设可用于描述物理系统。探究行为由探究引擎处理，该引擎依赖贝叶斯自适应探索，其中最优实验被选择为最大化期望信息增益的那个。推断引擎使用嵌套采样算法实现，该算法为探究引擎提供一组后验样本，据此可估计期望信息增益。借助这些计算结构，仪器将精炼其假设，并通过进行测量重复学习循环，直到被研究系统在预定容差内被描述。我们将展示使用 LEGO MINDSTORMS NXT 机器人平台构建的智能仪器实现该目标的初步尝试。
引用
@article{arxiv.1602.04290,
title = {Designing Intelligent Instruments},
author = {Kevin H. Knuth and Philip M. Erner and Scott Frasso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.04290},
year = {2016}
}
备注
9 pages, 2 figures. Published in the MaxEnt 2007 Proceedings