Výzkumníci z MIT vyvíjejí novou techniku, učí roboty učit

Nový systém, C-LEARN, kombinuje dva tradiční prvky robotického učení – učení z demonstrace a něco, čemu se říká plánování pohybu, akce, které musí vývojáři natvrdo zakódovat. Říká se, že tato nová technika má robotům usnadnit provádění široké škály úkolů s menším množstvím programování.

"Roboti by mohli být tak nápomocní, kdyby je mohlo používat více lidí," Claudia Perez-D’Arpino, doktorand, který na projektu pracoval, řekl Digital Trends. Vysvětlila, že motivem týmu bylo udržet si některé dovednosti na vysoké úrovni, které umožňují nejmodernější programátoři, a zároveň umožnit systému učit se prostřednictvím demonstrací.

Programování robotů, aby provedli byť jen jeden úkol, může být komplikované, protože zahrnuje přesné instrukce, jejichž kódování zabere čas. Místo toho Perez-D’Arpino a její tým vyvinuli C-LEARN, aby se odborníci mohli soustředit na úkoly, které jsou pro jejich příslušné obory nejrelevantnější. Pomocí tohoto systému mohou nekódovači poskytnout robotům bity dat o akci a poté vyplnit mezery tím, že robotovi předvedou ukázku daného úkolu.

Jason Dorfman / MIT CSAIL

„Chtěli jsme … zmocnit [odborníky], aby naučili roboty plánovat úkoly, které jsou v oblasti jejich použití kritické,“ řekl Pérez-D’Arpino. "Pokrok v posledních letech v učení z demonstrací se ubírá tímto směrem,"

C-LEARN funguje tak, že shromažďuje množství zkušeností, které výzkumníci nazývají znalostní báze. Tato základna obsahuje geometrické informace o dosahování a uchopování předmětů. Poté lidský operátor robotovi předvede 3D ukázky daného úkolu. Vztažením své znalostní báze k akci, kterou pozoroval, může robot navrhovat, jak nejlépe provádět akce, a operátor může schvalovat nebo upravovat návrhy, jak uzná za vhodné.

„Tato znalostní báze může být přenesena z jednoho robota na druhého,“ řekl Pérez-D’Arpino. „Představte si, že váš robot stahuje ‚aplikaci‘ pro manipulační dovednosti. „Aplikace“ se může přizpůsobit novému robotovi s jiným tělem díky flexibilitě naučených omezení, která jsou matematická reprezentace základního geometrického požadavku úkolu, který se liší od učení konkrétní cesty, která nemusí být v daném případě proveditelná. nové tělo robota."

Jinými slovy, C-LEARN umožňuje, aby se tyto znalosti přenesly a přizpůsobily jejich kontextu – podobně jako to, jak se může sportovec naučit dovednosti v jednom sportu a mírně jej pozměňte, abyste podávali lepší výkon v jiném sportu, aniž byste se museli úplně znovu učit akce.

Vědci otestovali C-LEARN na Optimusovi, malém dvourukém robotu určeném k likvidaci bomb, než tuto dovednost úspěšně přenesli na Atlase, šest stop vysokého humanoida. Domnívají se, že systém by mohl pomoci zlepšit výkon robotů ve výrobě a pomoci při katastrofách, aby umožnil rychlejší reakce v situacích citlivých na čas.

Doporučení redakce

• MIT se učí dělat roboty méně nemotornými tím, že jim vkládá kamery do prstů
• Podívejte se, jak se Mini Gepardi z MIT vzpínají k robotické apokalypse
• Hadí robot MIT je navržen tak, aby procházel krevními cévami v mozku
• Děti z MIT mají robota, který se ujme virální výzvy #BottleCapChallenge
• Japonští vědci používají hluboké učení A.I. aby se roboti naplaveného dříví pohybovali

Upgradujte svůj životní stylDigitální trendy pomáhají čtenářům mít přehled o rychle se měnícím světě technologií se všemi nejnovějšími zprávami, zábavnými recenzemi produktů, zasvěcenými úvodníky a jedinečnými náhledy.