Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): будущее интеллектуальной промышленной робототехники

На острие роботизированной технологии число исследователей и стартапов агрессивно стремятся достичь более высокого уровня интеллекта в использовании промышленных роботов. Сегодняшние промышленные роботы, даже усиленные системами робототехнического зрения, жёсткие и негибкие по сравнению с тем, что на горизонте.

Достижения в обучении с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) среди самых обещающих и практичных форм роботизированного интеллекта до сегодняшнего дня. Однажды RL-способные роботы могут трансформировать способ, которым ваша организация подходит к автоматизации.

Что такое обучение с подкреплением для роботов и как это работает?

RL — тип роботизированного программирования, который позволяет роботам учить поведения на основе повторённых взаимодействий со средой вокруг них. Операторы роботов программируют робота со спецификацией что делать вместо как делать. Оборудованное рядом наград, робот затем учится завершать задачу с менее жёстким предпрограммированием и более адаптивным поведением.

Есть две формы RL алгоритмов: поиск политики (policy search) и методы на основе функции ценности (value-function-based). В прошлом роботы учили прямое отображение из явных состояний в действия, а во втором робот учит промежуточную структуру, оценивающую ценность состояния и действующую на основе этой ценности. Любым способом, оба типа RL для роботов предлагают более передовые методы обучения новым задачам.

Преимущества обучения с подкреплением для промышленных роботов

Есть много потенциальных преимуществ внедрения RL в промышленных роботах. Первое и главное, эта техника обучения позволяет роботам выполнять намного более сложные задачи. В сравнении, сегодняшние роботы придерживаются близкого предзаданного пути с небольшим комнатой для ответа на переменные, тогда как будущие промышленные роботы с RL способностями будут намного более гибкими в том, что они могут делать.

Эти типы роботов могли бы работать в динамических средах, даже тех, которые они никогда не видели раньше, и быстро учить лучшие способы завершения задачи. Этот уровень гибкости драматически расширяет приложения для промышленных роботов, но также значительно снижает требования к программированию и вмешательству оператора, помогая улучшить продуктивность.

Пока RL для промышленных роботов может не быть коммерчески жизнеспособным сегодня, мудро держать глаз на том, что дальше, и этот метод обучения роботов мог бы революционизировать промышленную робототехнику скорее, а не позже.

Чтобы продолжить читать о промышленных роботах и следующей волне технологий автоматизации, узнайте о наборе решений подключённого производства от Genesis Systems для Industry 4.0.