Обучение роботов - Robot learning

Обучение роботов область исследований на пересечении машинное обучение и робототехника. Он изучает методы, позволяющие роботу приобретать новые навыки или адаптироваться к окружающей среде с помощью алгоритмов обучения. Вариант осуществления робота, расположенный в физическом корпусе, в то же время обеспечивает определенные трудности (например, высокая размерность, ограничения в реальном времени для сбора данных и обучения) и возможности для управления процессом обучения (например, сенсомоторная синергия, моторные примитивы).

Примеры навыков, на которые нацелены алгоритмы обучения, включают сенсомоторные навыки, такие как движение, хватание, активное категоризация объектов, а также интерактивные навыки, такие как совместное манипулирование объектом со сверстником-человеком, и лингвистические навыки, такие как приземление и расположение значение человеческого языка. Обучение может происходить либо посредством автономного самоисследования, либо под руководством учителя-человека, как, например, в обучении роботов путем имитации.

Обучение роботов может быть тесно связано с адаптивное управление, обучение с подкреплением а также развивающая робототехника где рассматривается проблема автономного непрерывного овладения репертуаром навыков. машинное обучение часто используется компьютерное зрение алгоритмы, используемые в контексте робототехники, эти приложения обычно не называют «обучением роботов».


Проекты

Майя Чакмак, доцент кафедры информатики и инженерии Вашингтонский университет, пытается создать робота, который обучается путем имитации - метод под названием "программирование путем демонстрации ". Исследователь демонстрирует технику очистки для системы зрения робота, и она обобщает чистящие движения на примере человека, а также определяет" состояние грязи "до и после очистки.[1]

Аналогичным образом Бакстер Промышленного робота можно научить делать что-то, схватив его за руку и показывая ей желаемые движения.[2] Он также может использовать глубокое обучение, чтобы научиться схватывать неизвестный объект.[3][4]

Обмен приобретенными навыками и знаниями

Дальнейшая информация: Облачная робототехника

В программе Tellex «Million Object Challenge» цель состоит в том, чтобы роботы научились обнаруживать и обрабатывать простые предметы и загружать свои данные в облако, чтобы другие роботы могли анализировать и использовать информацию.[4]

РобоМозг - это механизм знаний для роботов, к которому может получить свободный доступ любое устройство, желающее выполнить задачу. База данных собирает новую информацию о задачах по мере их выполнения роботами путем поиска в Интернете, интерпретации текста, изображений и видео на естественном языке, распознавание объекта а также взаимодействие. Проект возглавляет Ашутош Саксена в Стэндфордский Университет.[5][6]

РобоЗемля это проект, который был описан как "Всемирная паутина для роботов »- это сеть и репозиторий баз данных, где роботы могут обмениваться информацией и учиться друг у друга, а также облако для передачи сложных вычислительных задач на аутсорсинг. Проект объединяет исследователей из пяти крупных университетов Германии, Нидерландов и Испании и поддерживается то Европейский Союз.[7][8][9][10][11]

Google Research, DeepMind, и Google X решили позволить своим роботам поделиться своим опытом.[12][13][14]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Розенблюм, Эндрю. «Робот, который вам нужен больше всего, далек от реальности». Обзор технологий MIT. Получено 4 января 2017.
  2. ^ «Знакомство с Baxter, заводским роботом будущего». Ars Technica. Получено 4 января 2017.
  3. ^ «Роботу с глубоким обучением требуется 10 дней, чтобы научиться понимать». Обзор технологий MIT. Получено 4 января 2017.
  4. ^ а б Шаффер, Аманда. «10 прорывных технологий 2016 года: роботы, которые учат друг друга». Обзор технологий MIT. Получено 4 января 2017.
  5. ^ «RoboBrain: первая в мире система знаний для роботов». Обзор технологий MIT. Получено 4 января 2017.
  6. ^ Эрнандес, Даниэла. «План создания огромного сетевого мозга для всех роботов мира». ПРОВОДНОЙ. Получено 4 января 2017.
  7. ^ "Европа запускает RoboEarth:" Википедия для роботов'". США СЕГОДНЯ. Получено 4 января 2017.
  8. ^ «Европейские исследователи создали коллективный разум для роботов, и на этой неделе он будет продемонстрирован». Engadget. Получено 4 января 2017.
  9. ^ «Роботы тестируют свою собственную всемирную паутину, получившую название RoboEarth». Новости BBC. 14 января 2014 г.. Получено 4 января 2017.
  10. ^ "'Википедия для роботов: потому что ботам тоже нужен Интернет ». CNET. Получено 4 января 2017.
  11. ^ «Новая всемирная сеть позволяет роботам задавать друг другу вопросы, когда они запутаются». Популярная наука. Получено 4 января 2017.
  12. ^ "Google задает роботам навыки обучения друг у друга с помощью облачной робототехники". allaboutcircuits.com. Получено 4 января 2017.
  13. ^ Тунг, Лиам. «Следующий большой шаг Google для ИИ: научить роботов обучать друг друга новым навыкам | ZDNet». ZDNet. Получено 4 января 2017.
  14. ^ «Как роботы могут приобретать новые навыки на основе общего опыта». Блог Google Research. Получено 4 января 2017.

внешняя ссылка