Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Роботы совместно обучаются навыкам подбора предметов (+ видео)

Стефани Теллекс, доцент кафедры информатики в американском Университете Брауна, рассказала в недавнем интервью об обучении роботов выполнению таких насущных и специфических задач, как захватывание предметов, а также объяснила, почему это трудно для робота, и чего ее группа хочет добиться в этой области.

Теллекс работает с промышленным роботом «Baxter» от компании Rethink Robotics, который имеет коробчатообразный корпус и манипуляторы.

Корреспондент наблюдал, как Baxter пытался подобрать различные предметы, и отметил, что это немного похоже на процесс окрашивания без использования краски. Выглядело это все беспомощно.

Действия, которые действительно трудны для робота, человек может делать практически без усилий. Человек способен неосознанно воспринимать ситуацию, а затем планирует действия и управляет процессом подбора объектов. Но робот абсолютно ничего не знает об этих вещах. Он получает информацию только от своих камер. А информация эта — просто куча цифр.

Теллекс считает, что роботы смогут лучше и быстрее выбирать незнакомые объекты, если использовать программы, которые позволяют им учиться на опыте, как это делают дети.

Неудивительно, что у Стефани Теллекс Baxter работает круглосуточно. Он поднимает предметы. Затем кладет их. Повторяет то же самое. И снова повторяет то же самое. И так далее. Но у Стефани есть идея для ускорения процесса обучения.

Она надеется «завербовать» еще несколько роботов Baxter в других местах, которые после окончания рабочей смены проводят время в бездействии, а могут выполнять те же задачи, что и ее Baxter, чтобы ускорить процесс. Это напоминает поговорку: Одна голова хорошо, а две лучше.

Проще говоря, сотни роботов смогут ускорить процесс обмена знаниями. Весь вопрос в том, насколько быстро пойдет этот процесс обучения.

Теллекс насчитала около 300 роботов Baxter, которые работают в различных научно-исследовательских лабораториях по всему миру. И если каждый из этих роботов будет использовать обе свои «руки» для изучения новых предметов, они в итоге смогли бы распознать миллион объектов за 11 дней.

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Деревяка - конфетная версия
Гость
30.03.2024
11:48:39
Где приобрести конфеты, для деревяки