Специалисты Google научили робота «интуитивно» кидать предметы
Наличие у роботов интуиции все еще выглядит научной фантастикой. Но инженерам Google удалось сделать первый шаг - заложить фундамент системы, способной самостоятельно обучаться различным трюкам.
Роботы-манипуляторы в последнее время демонстрируют значительный прогресс и даже порой учатся на личном опыте. Но каждая из таких операций требует тщательных вычислений: как взять вещь, как ее лучше держать и куда поставить. «Интуиция» позволит роботам легко и эффективно осваивать подобные задачи, уверены в Google.
Команда Энди Цзэна при поддержке ученых MIT и Пристона создала робота, который учится хватать предметы и бросать их в коробки «за пределами его досягаемости». TossingBot справляется с задачей вдвое быстрее аналогов, причем корректирует ошибки в процессе самонаблюдения. Кидать предметы с точностью сложно даже для людей. Необходимо учитывать целый ряд показателей для расчета верной траектории полета, а метод проб и ошибок слишком затратный.
TossingBot при оценке скорости движения до места назначения использует баллистическую модель. Для предсказания результата он применяет нейросети, обученные на визуальных данных с камер. Гибридный подход позволяет роботу в 85% попасть в цель. А вот обучить его брать предметы оказалось сложнее, но все же за 14 часов (10 тыс. попыток) он овладел и этим умением.
Пока еще робота от Google не тестировали на хрупких предметах (он бросал лишь фрукты и канцтовары), но разработчики называют многообещающим направлением сочетание физики и глубокого обучения.
Роботы-манипуляторы в последнее время демонстрируют значительный прогресс и даже порой учатся на личном опыте. Но каждая из таких операций требует тщательных вычислений: как взять вещь, как ее лучше держать и куда поставить. «Интуиция» позволит роботам легко и эффективно осваивать подобные задачи, уверены в Google.
Команда Энди Цзэна при поддержке ученых MIT и Пристона создала робота, который учится хватать предметы и бросать их в коробки «за пределами его досягаемости». TossingBot справляется с задачей вдвое быстрее аналогов, причем корректирует ошибки в процессе самонаблюдения. Кидать предметы с точностью сложно даже для людей. Необходимо учитывать целый ряд показателей для расчета верной траектории полета, а метод проб и ошибок слишком затратный.
TossingBot при оценке скорости движения до места назначения использует баллистическую модель. Для предсказания результата он применяет нейросети, обученные на визуальных данных с камер. Гибридный подход позволяет роботу в 85% попасть в цель. А вот обучить его брать предметы оказалось сложнее, но все же за 14 часов (10 тыс. попыток) он овладел и этим умением.
Пока еще робота от Google не тестировали на хрупких предметах (он бросал лишь фрукты и канцтовары), но разработчики называют многообещающим направлением сочетание физики и глубокого обучения.
