ロボットにロボットを教えるための教育
新しいシステム C-LEARN は、ロボット学習の 2 つの従来の要素を組み合わせたものです。デモンストレーションからの学習と、開発者がハードコーディングする必要がある動作計画と呼ばれるものです。 彼らは、この新しい技術は、ロボットがより少ないプログラミングで幅広いタスクを簡単に実行できるようにすることを目的としていると述べています。
「もっと多くの人がロボットを使えるようになれば、ロボットはとても役立つはずです。」 クラウディア・ペレス＝ダルピノ、このプロジェクトに取り組んだ博士課程の候補者がデジタルトレンドに語った。 彼女は、チームの動機は、システムがデモンストレーションを通じて学習できるようにしながら、最先端のプログラマーによって実現される高度なスキルの一部を維持することであると説明しました。
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単一のタスクを実行するロボットのプログラミングは、コード化に時間がかかる正確な命令を伴うため、複雑になる場合があります。 代わりに、ペレスダルピノ氏と彼女のチームは、専門家がそれぞれの分野に最も関連するタスクに集中できるように C-LEARN を開発しました。 このシステムを使用すると、コードを作成しない人でも、アクションに関するデータのビットをロボットに与え、目前のタスクのデモンストレーションをロボットに見せることでギャップを埋めることができます。
ジェイソン・ドーフマン / MIT CSAIL
「私たちは、（専門家に）応用分野で重要なタスクの計画方法をロボットに教えることができるようにしたいと考えました」とペレスダルピノ氏は語った。 「近年、デモンストレーションから学ぶことの進歩はこの方向に進んでいます。」
C-LEARN は、研究者が知識ベースと呼ぶ一連の経験を蓄積することによって機能します。 このベースには、物体に到達して掴むことに関する幾何学的情報が含まれています。 次に、人間のオペレーターがロボットに、目前のタスクの 3D デモンストレーションを見せます。 知識ベースを観察したアクションに関連付けることで、ロボットはそのアクションを実行する最適な方法について提案を行うことができ、オペレーターは適切と判断した提案を承認または編集できます。
「この知識ベースはあるロボットから別のロボットに転送できます」とペレスダルピノ氏は言う。 「あなたのロボットが操作スキルを得るために「アプリ」をダウンロードしていると想像してください。 「アプリ」は、数学的な制約を学習した柔軟性のおかげで、異なるボディを持つ新しいロボットに適応できます。 タスクの根底にある幾何学的要件の表現。これは、実際には実行不可能な特定のパスを学習することとは異なります。 新しいロボット本体です。」
言い換えれば、C-LEARN を使用すると、知識を伝達し、そのコンテキストに適応させることができます。これは、アスリートがスポーツを学ぶ方法と似ています。 あるスポーツのスキルを少し変更して、別のスポーツのパフォーマンスを向上させることができます。完全に学び直す必要はありません。 アクション。
研究者らは、爆弾処理用に設計された小型の二本腕ロボットであるオプティマスでC-LEARNをテストした後、身長6フィートのヒューマノイドであるアトラスにそのスキルを移すことに成功した。 彼らは、このシステムが製造業や災害救援におけるロボットのパフォーマンスを向上させ、一刻を争う状況でより迅速な対応を可能にするのに役立つ可能性があると考えています。
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