Hitech logo

Обучение машин

Google научила робота хватать и швырять предметы

TODO:
Георгий Голованов27 марта 2019 г., 10:00

Роботы, интуитивно понимающие физические законы окружающей среды, все еще кажутся персонажами научной фантастики. Инженеры Google заложили фундамент системы, которая самостоятельно учится разным трюкам, пока недоступным другим машинам.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Роботы-манипуляторы продемонстрировали за последнее время существенный прогресс: они умеют оценивать предметы визуально, брать их и даже учиться на собственном опыте. Однако такие операции все еще требуют тщательных вычислений: как лучше взять вещь, как ее держать, как и куда поставить.

Обладая «интуицией», роботы могли бы освоить эти задачи с большей эффективностью, пишет VentureBeat. И первый шаг к этому сделали в Google.

Энди Цзэн из Google и его коллеги вместе с учеными MIT и Принстона изготовили робота TossingBot, который учится хватить и кидать предметы в коробки, находящиеся «вне пределов его досягаемости». Он справляется с этой задачей не только в два раза быстрее современных аналогов, но и попадает в ящички, расположенные в два раза дальше, а также корректирует свои ошибки в процессе самонаблюдения.

Точно кидать предметы не просто — даже для людей. Нужно учитывать хват, массу, сопротивление воздуха, силу трения, аэродинамику и кучу других показателей, чтобы верно рассчитать траекторию полета. Если делать это методом проб и ошибок, потребуется слишком много времени и энергии.

TossingBot использует баллистическую модель для оценки необходимой скорости движения объекта до места назначения и применяет нейронные сети, обученные на визуальных данных с камер, чтобы предсказать результат броска.

Такой гибридный подход обеспечивает 85-процентную точность.

Научить робота брать предметы было немного сложнее, но после 10 000 попыток в течение 14 часов TossBot освоил и эту задачу.

Еще любопытнее то, что робот смог адаптироваться к неизвестному окружению и предметам. Через час — два тренировок он научился ловко хватать и бросать фрукты или канцелярские принадлежности.

Пока разработчики не тестировали TossBot на хрупких предметах и ограничивались только визуальными данными при обучении, но базовую концепцию — сочетание физики и глубокого обучения — они считают многообещающим направлением.

Между тем, роботам из MIT зрение не нужно вовсе. Вместо камер у них RFID-метки, которые позволяют отслеживать движения объектов с непревзойденной точностью и скоростью.