Олег Овечкин

В США роботов научили быстро учиться у людей и передавать знания другим роботам

Исследователи из Массачусетского технологического института представили метод, позволяющий людям, не занимающимся программированием, относительно быстро обучать роботов простым задачам вроде взятия предметов. Эти знания роботы затем могут передавать друг другу, говорится в исследовании (PDF).


В работе омечается, что процесс обучения состоит из двух стадий. Сначала в трехмерном симуляторе через манипуляции с моделью робота создается «база знаний» из возможных вариантов взаимодействия робота с предметами различной формы. Все модели делятся на четкие этапы – например, сжать манипуляторы на роборуке определенным образом, разжать их и так далее. 

Соавтор исследования Клаудиа Перез-Д’Арпино и робот Optimus, которого обучали в рамках работы / (c) Jason Dorfman/MIT CSAIL

Затем роботу показывают в том же симуляторе конкретное действие, которому нужно его обучить. Используя «базу знаний», робот подбирает наиболее подходящие этапы в нужной последовательности, чтобы воспроизвести это действие, и предлагает модель действий человеку, чтобы тот одобрил или подкорректировал ее.

«Этот подход очень похож на то, как обучаются люди, когда видят, как кто-то что-то делает, а затем соотносят это с тем, что уже знают», – отметила один из соавторов исследования Клаудиа Перез-Д’Арпино (Claudia Pérez-D’Arpino). Ученые добавили, что метод также позволяет достигать большей гибкости в действиях роботов по сравнению с жесткой предопределенностью программирования вручную.

Для демонстрации метода ученые опубликовали видео, на котором через единичную демонстрацию обучили двурукого робота для разминирования бомб Optimus бросать бутылку в корзину, держать предмет параллельно земле и другим простым манипуляциям.

Помимо обучения у людей метод также позволяет роботам учиться друг у друга, причем с адаптацией демонстраций под характеристики и «базу знаний» конкретного робота.

В исследовании, в частности, описывается передача знаний от фиксированного на месте Optimus двуногому роботу Atlas от компании Boston Dynamics, которому для передвижений требуется следить за центром массы. В симуляции, которая, как уверяют ученые, полностью соответствовала возможностям Atlas, переданные от Optimus знания позволили виртуальной модели робота провести те же действия.  

В данный момент метод рассчитан только на простые действия и не позволит, например, создать модель поведения для избежания столкновений с препятствиями. В будущем, однако, развитие этого метода может позволить роботам учиться более сложным и многоступенчатым действиям – например, при автоматизированной сборке самолетов или кораблей, отметили ученые.  


comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно