медицина и высокие технологии

Обучение роботов захвату объектов на примере Baxter

Обучение роботов захвату объектов на примере Baxter

Доцент кафедры компьютерных наук, Стефани Теллекс (Stefanie Tellex), поделилась информацией по поводу последних достижений ее команды из университета Брауна — им удалось заставить роботов эффективно захватывать объекты.

Стефани использует робота Baxter, разработанного компанией Rethink Robotics. Выглядит такой робот довольно просто: туловище в форме коробки и закрепленные на нем две руки. Сотрудник NPR по имени Джо Палка (Joe Palca), наблюдая за роботом в деле, высказал мнение о том, что попытки машины подобрать аккумулятор были тщетными, и сам процесс не вызвал ничего, кроме скуки. Человек справился бы с этой задачей в два счета, а робот не в состоянии сделать это даже после нескольких десятков попыток. Это обусловлено тем, что в процессе работы машина обрабатывает очень большое количество цифровой информации — видео, поступающее с камер. Совмещение обработки и интерпретации такой информации с попытками найти решение проблемы — сложнейшая задача для вычислительной системы робота.

Ученая полагает, что со временем роботы научатся выполнять манипуляции с предметами намного качественнее и быстрее. Их обучение будет подобно развитию ребенка, который использует предыдущий опыт и на его основе пытается выполнить нестандартную задачу. Робот, принадлежащий Стефани, круглыми сутками поднимает и опускает предметы, учась все новым «трюкам» в их захвате, и, таким образом, с каждым успешным разом упрощает решение последующих задач.

Дальнейшие планы использования робота Baxter

Теллекс планирует задействовать в работе еще больше роботов того же типа, чтобы они обучались в «коллективе». Таким образом каждая машина будет делать вклад в общее дело, познавая тонкости захвата объектов, что позволит более эффективно выполнять подобные задачи и другим роботам.

По словам исследователя, в мире около трех сотен экземпляров Baxter. Если всех тех роботов, что «бездельничают» в научно-исследовательских лабораториях и институтах, задействовать в решении этой задачи, то для обработки миллиона объектов потребуется менее двух недель.

Самообучение роботов интересует не только исследователей из университета Брауна. К примеру, не так давно была опубликована работа исследователей из Карнеги-Меллона, в которой тот же Baxter был оставлен перед рядом предметов на столе. Свойства объектов, расположенных перед ним, он изучал самостоятельно. На 10 часов робота оставили, предоставив ему полную свободу действий. В случае, если захваченный им объект был утерян (в результате того, что робот ронял его на пол), он принимался за изучение других, что находились на столе. Благодаря таким исследованиям машины, способные захватывать самые разнообразные объекты, смогут стать частью повседневной жизни человека в обозримом будущем. А ещё через некоторое время все те задачи, которые связаны с уборкой, готовкой, стиркой и другими домашними делами, роботы смогут выполнять без участия людей.


Робот Baxter

Аналогичное видео предыдущему, тот же Baxter. На английском.


Всего комментариев: 0
avatar