Ученые обучают домашних роботов учиться, наблюдая за людьми

Появилась информации о возможности создания инженерами программы обучения автоматизированных роботов с помощью обычного наблюдения за действиями и поведением людей

Роботизированное обучение – одно из наиболее интересных в сфере автоматизации. Программирование роботов всегда требовало много технически сложных систем, но на данный момент существуют более простые способы обучения роботизированных систем, подходящие даже для тех, кто не является программистом и робототехником, об этом сообщил новостной портал techcrunch 19 июля 2022 года.

Два наиболее известных способа обучения, причем эффективных и простых – имитация и обучение с подкреплением. Первый способ обучение предполагает управление роботизированной системой для того, чтобы обучить систему алгоритму действий. Второй способ предполагает обучение системы на миллионах примеров-изображений.

Но исследователи не останавливаются на достигнутом и уже изучают новый метод обучения роботизированной системы путем наблюдения за человеком. Команда из Университета Карнеги-Меллон обучают робота, который имитирует человека. Также разрабатывается WHIRL – алгоритм, который обучает систему путем просмотра видео.

Одна из команд исследователей уже представила мобильную роботизированную руку, которая постепенно учится выполнять бытовые обязанности, в том числе открывать и закрывать ящики, включать и выключать приборы и выносить мусор.

Шихар Бахл, аспирант Института робототехники, сказал, что имитация – один из самых лучших способов обучения – «непосредственное обучение робота у человека – нерешенная проблема, но проведенная работа приближает к этой идеальной цели».

Подобная функция обучения, как ожидают робототехники, очень поможет пожилым людям и людям с ограниченными возможностями, чтобы Роботы учились помогать своим хозяевам с домашними делами.

WHIRL работает по принципу – делать до тех пор, пока не получится, даже если действие потребует неоднократного повторения. Отмечается, что подход системы может быть не похож на действия человека – система будет искать лучшие метод для успешного решения задачи на основе того, какие у системы есть аппаратные ограничения.

Сейчас система находится в процессе обучения через видео, причем в последнее время она учится на таких сервисах, как YouTube.