Ученые обучили роборуку управлять предметами с человеческой ловкостью, применяя алгоритмы ИИ, веб-камеру и доступные датчики.
Группа исследователей из Китая разработала новый подход к обучению роботизированной руки навыкам, требующим человеческой ловкости. Основная концепция заключалась в сочетании визуальной информации (видимое положение руки и объекта) с тактильной (контакт с поверхностью). Это позволяет роботу отслеживать объект даже в тех случаях, когда его пальцы перекрывают камеру.
Работа была опубликована в известном научном журнале Science Robotics.
Эксперимент основывался на недорогих устройствах: стандартная веб-камера и базовые сенсоры, реагирующие на контакт. Такой комплект оказался достаточным для того, чтобы искусственный интеллект мог анализировать сценарии и извлекать знания из собственного опыта. На первом этапе система была обучена на большом объеме видео, где люди выполняли различные повседневные действия руками, а затем прошла стадию практики в виртуальной симуляции.
Эффективность и устойчивость к новым условиям
Тестирование включало восемь различных заданий, среди которых поворот крышки бутылки, перемещение рычага и более сложные действия: заточка карандашей и отвинчивание винта. Робот успешно выполнял уже известные задачи в 85 % случаев, а с новыми задачами справлялся с высокой частотой успеха. Даже изменения в условиях освещения и замена сенсоров не повлияли на эффективность работы системы.
Исследователи отметили, что предварительное обучение на основе демонстраций человеком значительно повышает эффективность обучения робота, уменьшает разрыв между виртуальной тренировкой и реальной работой, а также улучшает экстраполяцию навыков на новые объекты и задачи.
Фото: hi-tech.mail.ru