Как роботы учатся вешать футболки:решающая роль данных

Моушн-дизайн INSIDER

Исследователь Жасмин Ли из Лаборатории роботизированного ухода и взаимодействия с людьми Карнеги-Меллон. (Изображение:исследователи)

Опираясь на свой опыт волонтерской работы в домах престарелых, исследовательница из Университета Карнеги-Меллон Жасмин Ли решила сосредоточить свои исследования на вспомогательной робототехнике, которая помогает людям выполнять повседневные задачи. «Меня интересовала та сторона робототехники, которая помогает людям, которые, возможно, не так хорошо знакомы с технологиями», — сказала она. «Я думал об аппаратной стороне робототехники, но в итоге мне пришлось больше заниматься сбором данных и программным обеспечением — алгоритмической стороной».

Над своим проектом она работала с доктором философии. студент Чжэюань Ху в лаборатории роботизированного ухода и взаимодействия с людьми под руководством доцента Закори Эриксона.

Ли работал с бимануальной установкой робота-манипулятора — двумя многосуставчатыми руками, закрепленными на столе, — которым может управлять человек удаленно, с помощью пары VR-джойстиков, или работать полностью автономно через нейронную сеть. Она проанализировала поведение роботов как в симуляциях, так и в реальных задачах, чтобы изучить, почему роботы терпят неудачу при имитации сложных действий человека, таких как развешивание рубашек.

«Мы обнаружили, что когда человек пытается вставить вешалку, он иногда вносит незначительные исправления, но у нас была теория, что робот мог бы учиться лучше, если бы мы исправляли задачу в большем масштабе», — сказала она. Таким образом, вместо небольшого поворота или регулировки они заставили роботизированные руки вернуться в исходное положение, прежде чем попытаться снова повесить рубашку более точно.

По словам Ли, благодаря новому методу сбора данных обучение робота стало более эффективным:он собирает больше данных и повышает производительность при меньшем количестве итераций обучения человека.

Команда также экспериментировала с этим методом, используя другие испытания, в ходе которых роботу было поручено упаковать гамбургер в коробку на вынос и закрыть герметичную крышку контейнера.

«Трудно научить робота выполнять множество различных задач, то, что мы называем обобщением», — сказал Ли. «На данный момент исследования в области робототехники сосредоточены на обучении роботов конкретным задачам, но в конечном итоге каждый, кто участвует в исследованиях, поможет нам достичь этой цели».

Источник