211service.com
Robot widzi, robot robi: jak roboty mogą uczyć się nowych zadań dzięki obserwacji
Przeprogramowanie robota przemysłowego do wykonywania nowego, skomplikowanego zadania może zająć tygodnie, co sprawia, że przezbrojenie nowoczesnej linii produkcyjnej jest boleśnie kosztowne i powolne.
Robot przygotowuje koktajl po obejrzeniu osoby wykonującej zadanie.
Proces mógłby zostać znacznie przyspieszony, gdyby roboty były w stanie nauczyć się wykonywać nową pracę, obserwując, jak robią to inni. Taka jest idea projektu realizowanego na Uniwersytecie Maryland, w ramach którego naukowcy uczą roboty, aby były uważnymi studentami.
Nazywamy to „akademią szkolenia robotów”, mówi Yezhou Yang , doktorant w Laboratorium autonomii, robotyki i poznania na Uniwersytecie Maryland. Prosimy eksperta, aby pokazał robotowi zadanie i pozwolił robotowi wymyślić większość sekwencji czynności, które musi wykonać, a następnie dostroić rzeczy, aby to zadziałało.
Na niedawnej konferencji w St. Louis naukowcy zademonstrowali robota do robienia koktajli, który wykorzystuje metody, nad którymi pracują. Robot — dwuramienna maszyna przemysłowa wyprodukowana przez bostońską firmę Przemyśl robotykę obserwował, jak osoba miesza napój, wlewając płyn z kilku butelek do dzbanka, a następnie kopiuje te czynności, chwytając butelki we właściwej kolejności przed wylaniem odpowiednich ilości do dzbanka. Yang wykonał pracę z Yiannis Aloimonos oraz Kornelia Fermuller , dwóch profesorów informatyki na Uniwersytecie Maryland.
Podejście to polega na szkoleniu systemu komputerowego w celu powiązania określonych działań robota z materiałem wideo pokazującym ludzi wykonujących różne zadania. Niedawny artykuł grupy pokazuje na przykład, że robot może nauczyć się podnosić różne przedmioty za pomocą dwóch różnych systemów, oglądając tysiące instruktażowych filmów na YouTube. Jeden system uczy się rozpoznawać różne przedmioty; inny identyfikuje różne rodzaje chwytania.
Oglądanie tysięcy filmów na YouTube może wydawać się czasochłonne, ale podejście edukacyjne jest bardziej wydajne niż programowanie robota do obsługi niezliczonych różnych przedmiotów i może umożliwić robotowi radzenie sobie z nowym obiektem. Systemy uczenia się wykorzystywane do prac chwytających obejmowały zaawansowane sztuczne sieci neuronowe, które odnotowały szybki postęp w ostatnich latach i są obecnie wykorzystywane w wielu dziedzinach robotyki.
Naukowcy rozmawiają z kilkoma firmami produkcyjnymi, w tym z elektroniką i producentem samochodów, na temat dostosowania technologii do użytku w fabrykach. Firmy te chcą znaleźć sposoby na przyspieszenie procesu przeprogramowywania maszyn przez inżynierów. W wielu firmach przeprogramowanie robota zajmuje zwykle półtora miesiąca lub więcej, mówi Yang. Więc jakie są obecne możliwości sztucznej inteligencji, które możemy wykorzystać, aby skrócić ten zakres, może nawet o połowę?
Projekt odzwierciedla dwa trendy w robotyce; jeden to znajdowanie nowych podejść do uczenia się, a drugi to roboty pracujące w bliskim sąsiedztwie ludzi. Podobnie jak inne grupy, badacze ze stanu Maryland chcą połączyć działania z językiem, aby poprawić zdolność robotów do analizowania instrukcji mówionych lub pisemnych (zobacz Roboty uczą się robić naleśniki z artykułów WikiHow ).
Inni naukowcy również badają sposoby tworzenia robotów, które mogą się uczyć. Grupa prowadzona przez Pieter Abbeel na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley bada sposoby uczenia się robotów poprzez eksperymenty. Julie Shah | , profesor na MIT, opracowuje sposoby, dzięki którym roboty mogą uczyć się nie tylko wykonywania zadań, ale także bardziej efektywnej współpracy z ludzkimi współpracownikami (patrz Innovators Under 35: Julie Shah ).