Învățarea unui robot cum să facă ceva se face, de obicei, fie prin programarea acestuia pentru a îndeplini o sarcină specifică, fie prin demonstrarea acestei sarcini pentru ca robotul să o observe și să o imite. Cu toate acestea, ultima metodă nu a fost până acum suficient de precisă pentru ca roboții să își poată transfera cunoștințele către alți roboți.
Acest lucru se schimbă, totuși, datorită cercetătorilor de la Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL) al MIT și noii lor metode de predare, numită C-LEARN. Acest lucru ar putea avea consecințe de anvergură, facilitând neprogramatorii să învețe roboții cum să îndeplinească anumite sarcini. Chiar mai bine, permite roboților să învețe alți roboți cum să îndeplinească aceleași sarcini.
Sistemul face acest lucru oferind robotului o bază de cunoștințe cu informații despre cum să ajungă și să apuce diferite obiecte. Apoi, folosind o interfață 3D, robotului i se arată o singură demonstrație despre cum, să zicem, să ridicăm un cilindru sau să deschidem o ușă. Sarcina este împărțită în momente importante numite „cadre cheie” - pași pe care robotul trebuie să-i facă pentru a îndeplini corect sarcina.
Patul de testare pentru C-LEARN este un robot mic, de două arme, care aruncă bombe, numit Optimus. Odată ce Optimus va învăța cum să îndeplinească o sarcină, poate transfera aceste cunoștințe către Atlas, un robot de șase metri înălțime, robot 400 de lire sterline (am scris despre Atlas de mai multe ori în trecut, aici și aici).
„Combinând intuitivitatea învățării din demonstrație cu precizia algoritmilor de planificare a mișcării, această abordare poate ajuta roboții să facă noi tipuri de sarcini pe care nu le-au mai putut învăța înainte, cum ar fi asamblarea în mai multe etape folosind ambele brațe, ”A spus Claudia Pérez-D'Arpino, doctorandă care a scris o lucrare despre C-LEARN împreună cu profesoara MIT Julie Shah.
Citește povestea completă aici ...