Обучение роботов стало одной из самых оживленных категорий автоматизации. Программирование роботов традиционно требует большого количества технических знаний, но что если бы существовал более простой способ для непрофессионалов научить эти системы делать то, что требуется?
Прямое обучение и обучение с подкреплением - два наиболее популярных на данный момент метода. Первый включает в себя контроль над роботом, чтобы научить его выполнять задачу, а второй предполагает обучение системы на миллионах изображений.
Ряд исследователей изучают еще более интуитивный метод, который позволяет эффективно обучать систему, наблюдая за тем, как человек выполняет задачу. Команда из Университета Карнеги-Меллона продемонстрировала алгоритм in-the-Wild Human Imitating Robot Learning, или WHIRL, который позволяет обучать систему с помощью видеороликов.
В демонстрации мобильный робот учится выполнять 20+ домашних дел, включая открывание и закрывание дверей, открывание крана и вынос мусора. Подобный функционал может оказаться полезной в домашних условиях, где, как предполагают робототехники, эти системы однажды будут использоваться для помощи пожилым и другим людям с ограниченными возможностями передвижения.
В случае с WHIRL не требуется никаких специальных дополнений. Робот просто пытается выполнить определенную задачу до тех пор, пока не добьется успеха, даже если для ее освоения потребуется несколько раз. Как отмечают в CMU, их метод не может быть абсолютно идентичным человеческому. Вместо этого система ищет наилучший способ выполнения задачи, основываясь на собственных аппаратных ограничениях.
В настоящее время система обучается на просмотре видеороликов, и команда планирует расширить ее возможности, включив в нее ролики с YouTube.
Комментарии
(0) Добавить комментарий