Наблюдая за людьми, роботы учатся выполнять сложные задачи, например, накрывать на стол

Обучение интерактивных роботов может в один прекрасный день стать легкой работой для всех, даже для тех, у кого нет опыта программирования. Техноли разрабатывают автоматизированных роботов, которые могут изучать новые задачи только наблюдая за людьми. Однажды вы сможете показать вашему домашнему роботу, как выполнять рутинную работу по дому. На рабочем же месте вы сможете обучать роботов, как и новых сотрудников, показывая им, как выполнять многие обязанности.

Исследователи из MIT разработали систему, которая позволяет роботам изучать сложные задачи, которые в противном случае поставили бы их в тупик из-за слишком большего количества запутанных правил. Одной из таких задач является накрытие обеденного стола при определенных условиях.

По своей сути, система «Планирование с неопределенными спецификациями» (PUnS) дает роботам возможность планирования, подобного человеку, для одновременного взвешивания многих неоднозначных и потенциально противоречивых требований для достижения конечной цели. 

В своей работе исследователи собрали набор данных с информацией о том, как восемь предметов – кружка, стакан, ложка, вилка, нож, обеденная тарелка, маленькая тарелка и миска – могут быть размещены на столе в различных конфигурациях. Роботизированная рука сначала наблюдала человеческие накрывания стола с этими объектами. Затем исследователи поставили задачу автоматически накрыть на стол в определенной конфигурации, в реальных экспериментах и ​​в симуляции, основываясь на увиденном.

Чтобы добиться успеха, робот должен был взвесить множество возможных вариантов размещения, даже когда предметы были преднамеренно удалены, сложены или спрятаны. Обычно все это слишком запутывает роботов. Но робот исследователей не допустил ошибок в нескольких реальных экспериментах, и лишь несколько ошибок в десятках тысяч смоделированных тестовых прогонов.

Роботам больше не придется выполнять заранее запрограммированные задачи. Заводские рабочие смогут научить робота выполнять несколько сложных сборочных задач. Также роботы смогут научиться укладывать шкафы и загружать посудомоечную машину.

Роботы отлично планируют задачи с четкими «спецификациями», которые помогают описать задачу, которую робот должен выполнить, учитывая его действия, среду и конечную цель. Умение накрывать на стол, наблюдая за демонстрациями, полно неопределенных спецификаций. Предметы должны быть размещены в определенных местах, в зависимости от меню и места для гостей. Существующие подходы к планированию не способны справиться с такими неопределенными характеристиками.

С учетом этих критериев исследователи разработали алгоритм для преобразования убеждения робота – распределения вероятностей, указывающего на желаемую формулу, – в эквивалентную задачу обучения с подкреплением. Эта модель будет пинговать робота с вознаграждением или штрафом за действие, которое он предпринимает, основываясь на спецификации, которой он решил следовать.

Источник: MIT News

Вас также может заинтересовать:

3D-печать тканеподобных сосудистых структур

Роботизированная щупальца

Этот электросамолет заряжается всего за один час и может пролететь 160 километров всего за 5 долларов