211service.com
Robot See, Robot Do: kā roboti var apgūt jaunus uzdevumus, novērojot
Var paiet nedēļas, lai pārprogrammētu rūpniecisko robotu, lai tas veiktu sarežģītu jaunu uzdevumu, kas padara modernas ražošanas līnijas pārstrukturēšanu sāpīgi dārgu un lēnu.
Robots sajauc kokteili pēc tam, kad ir noskatījies, kā cilvēks veic uzdevumu.
Procesu varētu ievērojami paātrināt, ja roboti spētu iemācīties veikt jaunu darbu, vispirms vērojot, kā citi to dara. Tā ir ideja par Merilendas Universitātē notiekošo projektu, kurā pētnieki māca robotiem būt uzmanīgiem studentiem.
Mēs to saucam par 'robotu apmācības akadēmiju', saka Yezhou Yang , maģistrantūras students Autonomijas, robotikas un izziņas laboratorija Merilendas Universitātē. Mēs lūdzam ekspertu parādīt robotam uzdevumu un ļaujam robotam izdomāt lielāko daļu darbību secību, kas tam jādara, un pēc tam precizēt lietas, lai tas darbotos.
Nesenajā konferencē Sentluisā pētnieki demonstrēja kokteiļu gatavošanas robotu, kas izmanto pieejas, pie kurām viņi strādā. Robots — divu roku rūpnieciska mašīna, ko ražojis Bostonā bāzēts uzņēmums Pārdomājiet robotiku , vēroja, kā cilvēks sajauc dzērienu, ielejot krūzē šķidrumu no vairākām pudelēm, un pēc tam kopē šīs darbības, satverot pudeles pareizā secībā, pirms ielejot krūzē pareizos daudzumus. Yang veica darbu ar Yiannis Aloimonos un Kornēlija Fermullere , divi datorzinātņu profesori Merilendas Universitātē.
Šī pieeja ietver datorsistēmas apmācību, lai saistītu konkrētas robota darbības ar videomateriālu, kurā redzami cilvēki, kas veic dažādus uzdevumus. Piemēram, nesenais grupas dokuments parāda, ka robots var iemācīties uzņemt dažādus objektus, izmantojot divas dažādas sistēmas, skatoties tūkstošiem YouTube mācību video. Viena sistēma mācās atpazīt dažādus objektus; cits identificē dažādus satvēriena veidus.
Tūkstošiem YouTube videoklipu skatīšanās var izklausīties laikietilpīga, taču mācīšanās pieeja ir efektīvāka nekā robota programmēšana, lai tas apstrādātu neskaitāmus dažādus priekšmetus, un tas var ļaut robotam tikt galā ar jaunu objektu. Satveršanas darbā izmantotās mācību sistēmas ietvēra progresīvus mākslīgos neironu tīklus, kas pēdējos gados ir piedzīvojuši strauju progresu un tagad tiek izmantoti daudzās robotikas jomās.
Pētnieki sarunājas ar vairākiem ražošanas uzņēmumiem, tostarp elektronikas biznesu un automašīnu ražotāju, par tehnoloģiju pielāgošanu izmantošanai rūpnīcās. Šie uzņēmumi vēlas atrast veidus, kā paātrināt procesu, ar kuru inženieri pārprogrammē savas mašīnas. Daudzos uzņēmumos robota pārprogrammēšana parasti aizņem pusotru mēnesi vai vairāk, saka Jans. Kādas ir pašreizējās AI iespējas, ko mēs varam izmantot, lai saīsinātu šo diapazonu, varbūt pat uz pusi?
Projekts atspoguļo divas robotikas tendences; viens ir jaunu mācību pieeju atrašana, bet otrs ir roboti, kas strādā cilvēku tiešā tuvumā. Tāpat kā citas grupas, Merilendas pētnieki vēlas saistīt darbības ar valodu, lai uzlabotu robotu spēju analizēt mutiskas vai rakstiskas instrukcijas (skatiet WikiHow rakstus, kas mācās pagatavot pankūkas).
Citi akadēmiķi arī pēta veidus, kā izveidot robotus, kas var mācīties. Grupa, kuru vada Pīters Ebīls Kalifornijas universitātē Bērklijā pēta veidus, kā roboti var mācīties eksperimentējot. Džūlija Šaha | , MIT profesors, izstrādā veidus, kā roboti iemācīties ne tikai veikt kādu uzdevumu, bet arī efektīvāk sadarboties ar kolēģiem (skatiet Inovatori līdz 35 gadiem: Džūlija Šaha).