MIT 연구원, 새로운 기술 개발, 로봇 교육

로봇을 가르치기 위한 로봇 교육

인간은 배움을 당연하게 여깁니다. 다른 사람이 하는 것을 보는 것만으로도 얼마나 빨리 새로운 일을 시작할 수 있는지는 놀랍습니다. 한편 로봇은 그렇게 쉽지 않지만 매사추세츠 공과대학(MIT) 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)의 연구원들이 도움을 주기 위해 여기에 있습니다. 로봇이 서로 가르치도록 가르치고 있습니다..

새로운 시스템인 C-LEARN은 로봇 학습의 두 가지 전통적인 요소, 즉 데모에서 학습하는 것과 개발자가 하드 코딩해야 하는 동작 계획인 동작 계획을 결합합니다. 그들은 이 새로운 기술이 로봇이 더 적은 프로그래밍으로 광범위한 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 하기 위한 것이라고 말합니다.

"더 많은 사람들이 로봇을 사용할 수만 있다면 로봇은 많은 도움이 될 수 있습니다." 클라우디아 페레즈 다르피노, 프로젝트에 참여한 박사 후보는 Digital Trends에 말했습니다. 그녀는 팀의 동기가 최첨단 프로그래머가 가능하게 하는 일부 높은 수준의 기술을 유지하면서 시스템이 시연을 통해 학습할 수 있도록 하는 것이라고 설명했습니다.

추천 동영상

단일 작업을 수행하도록 로봇을 프로그래밍하는 것은 복잡할 수 있으며 코딩하는 데 시간이 걸리는 정확한 지침이 필요합니다. 대신 Perez-D'Arpino와 그녀의 팀은 전문가가 각자의 분야와 가장 관련 있는 작업에 집중할 수 있도록 C-LEARN을 개발했습니다. 이 시스템을 사용하면 비코더는 로봇에게 작업에 대한 약간의 데이터를 제공한 다음 로봇에게 당면한 작업 시연을 보여줌으로써 격차를 채울 수 있습니다.

제이슨 도프만 / MIT CSAIL

Pérez-D'Arpino는 "우리는 [전문가]가 로봇에게 응용 분야에서 중요한 작업을 계획하는 방법을 가르칠 수 있도록 권한을 부여하고 싶었습니다."라고 말했습니다. "시연을 통해 배우는 최근 몇 년간의 진전이 이 방향으로 나아가고 있습니다."

C-LEARN은 연구원들이 지식 기반이라고 부르는 일련의 경험을 축적함으로써 작동합니다. 이 베이스에는 물체에 도달하고 잡는 것에 대한 기하학적 정보가 포함되어 있습니다. 다음으로 인간 조작자는 로봇에게 당면한 작업의 3D 데모를 보여줍니다. 지식 기반을 관찰한 행동과 연결함으로써 로봇은 행동을 가장 잘 수행하는 방법에 대한 제안을 할 수 있으며 운영자는 적합하다고 판단되는 제안을 승인하거나 편집할 수 있습니다.

"이 지식 기반은 한 로봇에서 다른 로봇으로 이전될 수 있습니다."라고 Pérez-D'Arpino는 말했습니다. “당신의 로봇이 조작 기술을 위한 '앱'을 다운로드한다고 상상해보세요. '앱'은 학습된 제약 조건의 유연성 덕분에 다른 신체를 가진 새로운 로봇에 적응할 수 있습니다. 작업의 기본 기하학적 요구 사항을 표현하는 것입니다. 새로운 로봇 바디.”

즉, C-LEARN은 그 지식을 전달하고 상황에 맞게 조정할 수 있도록 합니다. 한 스포츠의 기술을 완전히 다시 배우지 않고도 다른 스포츠에서 더 잘 수행할 수 있도록 약간 변경합니다. 행동.

연구원들은 6피트 높이의 휴머노이드인 Atlas에게 기술을 성공적으로 이전하기 전에 폭탄 처리를 위해 설계된 소형 양팔 로봇 Optimus에서 C-LEARN을 테스트했습니다. 그들은 이 시스템이 제조 및 재난 구조에서 로봇의 성능을 개선하여 시간에 민감한 상황에서 더 빠른 대응을 할 수 있도록 도울 수 있다고 생각합니다.