تعليم الروبوتات لتعليم الروبوتات
يجمع النظام الجديد، C-LEARN، بين عنصرين تقليديين للتعلم الآلي - التعلم من العرض التوضيحي وما يسمى تخطيط الحركة، وهي الإجراءات التي يجب أن يتم ترميزها بواسطة المطورين. ويقولون إن هذه التقنية الجديدة تهدف إلى تسهيل قيام الروبوتات بمجموعة واسعة من المهام ببرمجة أقل.
"يمكن للروبوتات أن تكون ذات فائدة كبيرة إذا تمكن المزيد من الناس من استخدامها" كلوديا بيريز داربينو، قال مرشح الدكتوراه الذي عمل في المشروع لـ Digital Trends. وأوضحت أن دافع الفريق هو الحفاظ على بعض المهارات عالية المستوى التي أتاحها المبرمجون المتطورون، مع السماح للنظام بالتعلم من خلال العرض التوضيحي.
مقاطع الفيديو الموصى بها
يمكن أن تكون برمجة الروبوتات لأداء مهمة واحدة أمرًا معقدًا، حيث تتضمن تعليمات دقيقة تستغرق وقتًا طويلاً لتشفيرها. وبدلاً من ذلك، قامت بيريز داربينو وفريقها بتطوير C-LEARN للسماح للخبراء بالتركيز على المهام الأكثر صلة بمجالاتهم. باستخدام هذا النظام، يمكن لغير المبرمجين إعطاء الروبوتات أجزاء من البيانات حول إجراء ما ثم ملء الفجوات من خلال إظهار عرض توضيحي للروبوت للمهمة التي يقوم بها.
جيسون دورفمان / معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا CSAIL
قال بيريز داربينو: "أردنا... تمكين [الخبراء] من تعليم الروبوتات كيفية التخطيط للمهام الحاسمة في مجال تطبيقهم". وأضاف أن “التقدم في السنوات الأخيرة في التعلم من التظاهرات يسير في هذا الاتجاه”.
يعمل C-LEARN من خلال تجميع مجموعة من الخبرات، والتي يطلق عليها الباحثون قاعدة المعرفة. تحتوي هذه القاعدة على معلومات هندسية حول الوصول إلى الأشياء وإمساكها. بعد ذلك، يعرض المشغل البشري للروبوت عروضًا ثلاثية الأبعاد للمهمة التي يقوم بها. من خلال ربط قاعدة معارفه بالإجراء الذي لاحظه، يمكن للروبوت تقديم اقتراحات حول أفضل السبل لتنفيذ الإجراءات، ويمكن للمشغل الموافقة على الاقتراحات أو تعديلها على النحو الذي يراه مناسبًا.
وقال بيريز داربينو: "يمكن نقل قاعدة المعرفة هذه من روبوت إلى آخر". "تخيل أن الروبوت الخاص بك يقوم بتنزيل تطبيق لمهارات التلاعب. يمكن أن يتكيف "التطبيق" مع الروبوت الجديد بجسم مختلف بفضل مرونة تعلم القيود، وهي قيود رياضية تمثيل المتطلبات الهندسية الأساسية للمهمة، والتي تختلف عن تعلم مسار محدد قد لا يكون ممكنًا في جسم روبوت جديد."
بمعنى آخر، يسمح برنامج C-LEARN بنقل هذه المعرفة والتكيف مع سياقها - مثلما يمكن للرياضي أن يتعلم مهارة في رياضة واحدة وتغييرها قليلاً لأداء أفضل في رياضة مختلفة، دون الحاجة إلى إعادة تعلمها بالكامل فعل.
اختبر الباحثون C-LEARN على أوبتيموس، وهو روبوت صغير ذو ذراعين مصمم للتخلص من القنابل، قبل نقل المهارة بنجاح إلى أطلس، وهو إنسان يبلغ طوله ستة أقدام. ويعتقدون أن النظام يمكن أن يساعد في تحسين أداء الروبوتات في التصنيع والإغاثة في حالات الكوارث، للسماح باستجابات أسرع في المواقف الحساسة للوقت.
توصيات المحررين
- يتعلم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كيفية جعل الروبوتات أقل خرقاء عن طريق وضع الكاميرات في أصابعها
- شاهد Mini Cheetahs من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وهو يستعد لنهاية العالم الآلي
- تم تصميم الروبوت الأفعى التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للزحف عبر الأوعية الدموية في الدماغ
- حصل أطفال من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على روبوت لمواجهة #BottleCapChallenge الفيروسي
- يستخدم الباحثون اليابانيون التعلم العميق A.I. لتحريك روبوتات الأخشاب الطافية
ترقية نمط حياتكتساعد Digital Trends القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والافتتاحيات الثاقبة والنظرات الخاطفة الفريدة من نوعها.
