洗濯機の野菜カッター。図面、説明

農業のためのツールとメカニズム
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洗濯機の野菜カッター。図面、説明

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ここ数年、自宅でジャガイモからでんぷんを作るのに、Kama 洗濯機が役に立っています。生産性の高い野菜おろし器に変えるには、ほとんど改良を要しませんでした。直径189mm、厚さ0,5mmの丸鋼板からおろし金の円盤を作り、太い釘で穴を開けました円盤の変形を防ぐため、端を転がし、ワークに適用された同心円に沿って穴を均等に詰めました。アクティベーターを機械から取り外し、このディスクグレーターを 3 本の皿頭付き MXNUMX ボルトで固定し、元に戻しました。厚い無垢板から、仕切り、スペーサーウェッジ、積載コンパートメントのカバーを切り出しました。

長方形の溝がおろし金ディスクの中心のちょうど上に位置するように、仕切りをタンク内に下げます。それに垂直に、スペーサーウェッジが上から挿入されます。それはパーティションをタンクの壁にしっかりと押し付けます。そのため、機械には XNUMX つのコンパートメントが形成されています。小さい方のコンパートメントは加工済みの野菜を積み込むためのもので、大きな方のコンパートメントは切り刻まれた野菜を収集するためのものです。半円形の木製蓋は、回転ディスクに野菜を安全に供給するために不可欠です。

洗濯機野菜カッター
洗濯機を野菜おろし金に変える (クリックして拡大): 1 - 活性剤おろし金、2 - 仕切り、3 スペーサーウェッジ、4 - 蓋、5 - 洗濯機タンク

でんぷんを準備するには、ジャガイモを小さな区画に注ぎ、機械のスイッチを入れ、水を徐々に加え、塊茎を蓋の上に置きます。完成した塊をタンクから取り出し、洗浄し、細かい篩で２回濾過する。次に、溶液をきれいな汚泥容器に注ぎます。でんぷんが底に沈んだら、水を注意深く切ります。最後の段階は乾燥です。生のでんぷんを紙の上に薄く均一な層に配置し、40°を超えない温度で乾燥させます。製品収量 - 生のジャガイモ1 kgから最大10 kgのデンプン。

著者: G.コンヤエフ

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しかし、英国の Google DeepMind の Todd Hester と米国のテキサス大学の Peter Stone は、コンピュータプログラムがその環境について独自に学習することで「好奇心旺盛」になることを可能にするアルゴリズムを作成することに成功しました。新しいアプローチにより、ロボットは現在よりもさらに速く学習できるようになります。研究者は、「強化学習」技術に基づくアルゴリズムを TEXPLORE-VENIR と名付けました。

この手法は、次の原則に従って機能します。プログラムが問題の解決策に近づくと (たとえば、迷路を出る)、何らかの報酬を受け取ります。賞を受賞した後、将来、彼女は再び何らかの目標を達成しようとすることが想定されています。研究者は、「強化学習」手法をわずかに変更して、目標の達成に役立たなくても、新しい知識に対してプログラムに報酬が与えられるようにしました。たとえば、TEXPLORE-VENIR は、世界を探索したり、地図上で遠くの場所を探したり、料理のレシピを習得したりすると、ボーナスを獲得します。

Hester と Stone は、4 つのシナリオでアルゴリズムをテストしました。これらの最初のものは、ロックされたドアで接続された 10 つの部屋の仮想迷路でした。ボットは単なるコンピュータープログラムでしたが、そのエリアを探索し、鍵を見つけ、それを持ってドアを開けなければなりませんでした。開いているドアごとに、彼は 3000 ポイントを獲得しました。最高得点を達成するために、彼には XNUMX 歩が与えられました。

TEXPLORE-VENIR アルゴリズムを使用すると、ボットはエリアを探索し (これに 1000 の「ステップ」を費やした)、55 ポイントを獲得しました。さらに、彼が他のアルゴリズムを使用した場合、彼は 0 から 35 ポイントを受け取りました。プログラムがエリアを探索し、同時にドアのロックを解除する必要がある場合、TEXPLORE-VENIR で 70 ポイントを獲得し、それ以外の場合は 5 未満でした。

200 番目の実験では、研究者は人型ロボット Nao を接続しました。 TEXPLORE-VENIR アルゴリズムの助けを借りて、彼は 400 つのタスクを完了する必要がありました。それは、ミュージカルシンバルを叩く、ピンクのリボンを見つけて目に近づける、足にあるボタンを押すということです。ナオはタスクごとに 13 の「ステップ」を受け取り、さらに 7 の「ステップ」が「トレーニング」(学習科目) のために与えられました。 1回の試行の後、彼はボタンを5回押し、シンバルをXNUMX回にXNUMX回叩き、最終的にピンクのリボンをより速く見つけました.

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