Группа ученых из лаборатории вычислительной техники и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института представила систему, которая учит роботов манипулировать более чем 2 тысячами объектов. Системе не нужно знать заранее, что именно она будет удерживать.
Исследователи задействовали алгоритм искусственного интеллекта с подкреплением без моделирования. Они также использовали «учебную программу по гравитации», в которой робот сначала изучает навыки удержания в условиях невесомости, а затем адаптируется к нормальным условиям гравитации. Затем ученые создали симуляцию антропоморфной руки с 24 степенями свободы.
Пока система пока еще не готова для полноценного использования, так как ее не внедрили в реальные устройства. Но ученые из Чжэцзянского университета и Эдинбургского университетов уже применили новый подход к роботу-собаке Jueying. Система позволила роботу ходить и самостоятельно подниматься после падений.
В настоящее время роботы могут удерживать разные предметы с разной степенью успешности. Если теннисные мячи и яблоки не представляют для них проблемы, то отвертки и ножницы роботам удерживать намного сложнее. Такой процесс протекает успешно только в 30 % случаев.
OpenAI ранее представила свою систему Dactyl, которая позволила роботу собрать кубик Рубика. DeepMind же создала RGB-Stacking, систему на основе компьютерного зрения, которая учит робота брать предметы и складывать их.
Между тем исследователи из Калифорнийского университета в Беркли разработали структуру Framework for Efficient Robotic Manipulation (FERM), которая обучает роботизированную руку шести разным задачам в течение 25 минут со средним показателем успеха 96,7 %. Авторы разработки утверждают, что FERM достаточно 10 демонстраций длительностью от 15 до 50 минут, чтобы научить робозахват дотягиваться, выбирать, перемещать и тянуть большие объекты, а также щелкать выключателем и открывать ящики.
