вчені навчають домашніх роботів вчитися, спостерігаючи за людьми
З'явилася інформації про можливість створення інженерами програми навчання автоматизованих роботів за допомогою звичайного спостереження за діями і поведінкою людей
Роботизоване навчання – одне з найцікавіших у сфері автоматизації. Програмування роботів завжди вимагало багато технічно складних систем, але на даний момент існують більш прості способи навчання роботизованих систем, які підходять навіть для тих, хто не є програмістом і робототехніком, про це повідомив новинний портал techcrunch 19 липня 2022 року.
Два найбільш відомих способу навчання, причому ефективних і простих – імітація і навчання з підкріпленням. Перший спосіб навчання передбачає управління роботизованою системою для того, щоб навчити систему алгоритму дій. Другий спосіб передбачає навчання системи на мільйонах прикладів-зображень.
Але дослідники не зупиняються на досягнутому і вже вивчають новий метод навчання роботизованої системи шляхом спостереження за людиною. Команда з Університету Карнегі-Меллон навчають робота, який імітує людину. Також розробляється whirl-алгоритм, який навчає систему шляхом перегляду відео.
Одна з команд дослідників вже представила мобільну роботизовану руку, яка поступово вчиться виконувати побутові обов'язки, в тому числі відкривати і закривати ящики, включати і вимикати прилади і виносити сміття.
Шихар Бахл, аспірант Інституту робототехніки, сказав, що імітація – один з найкращих способів навчання – «безпосереднє навчання робота у людини – невирішена проблема, але проведена робота наближає до цієї ідеальної мети».
Подібна функція навчання, як очікують робототехніки, дуже допоможе літнім людям і людям з обмеженими можливостями, щоб роботи вчилися допомагати своїм господарям з домашніми справами.
WHIRL працює за принципом – робити до тих пір, поки не вийде, навіть якщо дія зажадає неодноразового повторення. Відзначається, що підхід системи може бути не схожий на дії людини – система буде шукати кращі метод для успішного вирішення завдання на основі того, які у системи є апаратні обмеження.
Зараз система знаходиться в процесі навчання через відео, причому останнім часом вона вчиться на таких сервісах, як YouTube .
