Как обучение с подкреплением может однажды изменить работу промышленного робота

На переднем крае робототехники ряд исследователей и стартапов настойчиво стремятся достичь более высокого уровня интеллекта при использовании промышленных роботов. Сегодняшние промышленные роботы, даже те, что оснащены системами технического зрения, жесткие и негибкие по сравнению с тем, что находится на горизонте.

Достижения в обучении с подкреплением (RL) являются одними из самых многообещающих и практичных форм роботизированного интеллекта на сегодняшний день. Однажды роботы с поддержкой RL могут изменить подход вашей организации к автоматизации.

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

RL - это тип программирования роботов, который позволяет роботам изучать поведение, основанное на повторяющихся взаимодействиях с окружающей их средой. Операторы роботов программируют робота со спецификацией того, что делать, а не как это делать. Получая серию наград, робот затем учится выполнять задачу с менее жестким предварительным программированием и более адаптируемым поведением.

Есть две формы алгоритмов RL:поиск политики и методы, основанные на функциях значения. В прошлом роботы изучали прямое отображение явных состояний на действия, а в последнем случае робот изучает промежуточную структуру, которая оценивает значение состояния и действует на основе этого значения. В любом случае оба типа RL для роботов предлагают более продвинутый метод изучения новых задач.

Преимущества обучения с подкреплением для промышленных роботов

Есть много потенциальных преимуществ от внедрения RL в промышленных роботах. Прежде всего, этот метод обучения позволяет роботам выполнять гораздо более сложные задачи. Для сравнения:сегодняшние роботы придерживаются заранее заданного пути с некоторым пространством для реакции на переменные, тогда как будущие промышленные роботы с возможностями RL будут гораздо более гибкими в том, что они могут делать.

Эти типы роботов могут работать в динамических средах, даже в тех, которых они никогда раньше не видели, и быстро изучать наилучшие способы выполнения задачи. Такой уровень гибкости значительно расширяет возможности применения промышленных роботов, но также значительно снижает требования к программированию и вмешательству оператора, помогая повысить производительность.

Хотя RL для промышленных роботов сегодня не может быть коммерчески жизнеспособным, разумно следить за тем, что будет дальше, и этот метод обучения роботов может революционизировать промышленную робототехнику раньше, чем позже.

Чтобы продолжить чтение о промышленных роботах и ​​новой волне технологий автоматизации, ознакомьтесь с набором решений Genesis Systems для подключенного производства для Индустрии 4.0.