Ученые научили робота играть в дженгу: это первый шаг к появлению осязания у машин

Анна Самойдюк
Расскажите друзьям
Анна Самойдюк

Исследователи Массачусетского технологического института заявили в журнале Science Robotics, что разработали робота, который умеет играть в дженгу. Однако это не совсем игра – это серьезный шаг на пути к тому, чтобы обучить роботов управлять объектами в реальном мире.

Процесс был таков: исследователи установили на запястье роботизированной руки датчик и двухконтактный манипулятор и усадили ее перед башней Дженга.

Но исследователи не научили машину выигрывать. Вместо этого они попросили ее исследовать ситуацию самостоятельно, вытаскивать блоки наугад. «Она знает, как выглядят блоки и где они находятся, но не понимает, как они взаимодействуют друг с другом» – утверждает робототехник MIT и ведущий автор исследования Нима Фазели.

В итоге робот заметил, что некоторые блоки лежат свободнее других, и для того, чтобы их вытянуть, не нужно сильное давление. Как и человек, играющий в дженгу, он не может сразу на глаз определить, за какой кирпичик стоит браться. «Вы смотрите на башню и представления не имеете, какой блок лучше вытянуть. Вы понимаете это, только когда попробуете», – объясняет инженер MIT и соавтор исследования Альберто Родригез. Только посредством осязания, проб и ошибок физика дженги становится более очевидной.

Подписывайтесь на канал Rusbase в «Яндекс.Дзен», чтобы ничего не пропустить

Фото: Wired

По крайней мере так казалось роботу. «Мы обнаружили, что с 200-300 кирпичиком машина обретает понимание игры», – утверждает Фазели. Как и ребенок, робот изучает базовую физику не в школе или университете, а в игре.

Этот подход отличается от того, как другие ученые обучают роботов взаимодействовать с объектами. Исследователи в Калифорнийском университете, например, поощряют и награждают робота, если он сделает правильные движения. Да, он запоминает задачу; тем не менее, он не понимает физику так, как это делает машина MIT.

И хотя игра в дженгу не кажется самым критическим навыком для освоения, в ее основе лежит стратегия объединения зрения и осязания – а это как раз то, что мы регулярно делаем в повседневной жизни. Возьмем, к примеру, чистку зубов. Вы визуально понимаете, что чистите зубы, но вам также нужно знать, что вы не делаете это чересчур усердно – и это сложно определить при помощи одного лишь зрения. Если в будущем роботы будут чистить наши зубы, им нужно будет использовать одновременно зрение и осязание, а также уметь управлять маленькими объектами.

Робот, играющий в дженгу, также показывает то, как сильно изменился метод обучения роботов. На протяжении многих лет ученые обучали свои творения при помощи симуляций, что позволяло им набирать опыт быстрее, чем в реальном мире. Но у этого подхода есть естественные ограничения.

Представьте, насколько сложна физика шагающего робота, и как сложно было бы смоделировать это с идеальной точностью. Эксперимент с дженгой пропускает этот этап и вынуждает робота самому обучаться процессу.

Конечно, пока рано переживать о том, что роботы обыграют вас в дженгу – они все еще учатся основам. По крайней мере, им хоть будет чем заняться после глобальной термоядерной войны.

Источник.


Материалы по теме:

Кухня из Ikea – лучшая площадка для тестирования роботов

20 технологических новинок с выставки CES 2019

Знакомьтесь, Zora: маленький робот-компаньон для бабушек

В США появился первый робот-преподаватель


В нашем Instagram @rusbase сегодня есть на что посмотреть! Подписаться

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

‡агрузка...

Комментарии

Зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии и получить доступ к Pipeline — социальной сети, соединяющей стартапы и инвесторов.
Skolkovo Robotics
16 апреля 2019
Ещё события


Telegram канал @rusbase