Roboții au obținut peste 50% rate de succes mai mari cu Cadrul de învățare al lui Cornell
În context: Învățarea roboților noile abilități a fost în mod tradițional lent și dureros, necesitând ore de demonstrații pas cu pas chiar și pentru cele mai simple sarcini. Dacă un robot ar întâlni ceva neașteptat, cum ar fi aruncarea unui instrument sau se confruntă cu un obstacol neanticipat, progresul său ar fi adesea o oprire. Această inflexibilitate a limitat de mult utilizarea practică a roboților în medii în care imprevizibilitatea este norma.
Cercetătorii de la Universitatea Cornell sunt acum un nou curs cu Rhyme, un cadru de inteligență artificială care simplifică dramatic învățarea robotului. Un acronim pentru regăsirea pentru imitația hibridă sub execuție nepotrivită, Rhyme le permite roboților să ridice noi abilități urmărind un singur videoclip demonstrativ. Aceasta este o îndepărtare accentuată de colectarea exhaustivă a datelor și repetarea impecabilă necesară anterior pentru achiziția de abilități.
Avansul cheie cu rima este capacitatea sa de a depăși provocarea de a traduce demonstrații umane în acțiuni robotizate. În timp ce oamenii își adaptează în mod natural mișcările la circumstanțele în schimbare, roboții au avut nevoie istoric de instrucțiuni rigide, perfect potrivite pentru a avea succes. Chiar și ușoare diferențe între modul în care o persoană și un robot îndeplinesc o sarcină ar putea deraia procesul de învățare.
Rhyme abordează această problemă, permițând roboților să apeleze la o bancă de memorie a acțiunilor observate anterior. Când i s -a arătat o nouă demonstrație, cum ar fi plasarea unei cană într -o chiuvetă, robotul își caută experiențele stocate pentru acțiuni similare, cum ar fi să ridice o ceașcă sau să dea jos un obiect. Robotul își poate da seama cum să îndeplinească noua sarcină prin împărțirea acestor fragmente familiare, chiar dacă nu a văzut niciodată acel scenariu exact.
Această abordare face ca robotul să fie mai flexibil și cu mult mai eficient. Rima necesită doar aproximativ 30 de minute de date de instruire specifice robotului, comparativ cu miile de ore cerute de metodele anterioare. În testele de laborator, roboții care folosesc rime au îndeplinit sarcini cu peste 50 la sută mai mult cu succes decât cei instruiți cu tehnici tradiționale.
Echipa de cercetare, condusă de doctorantul Kushal Kedia și profesorul asistent Sanjiban Choudhury, își va prezenta concluziile la viitoarea Conferință Internațională IEEE despre robotică și automatizare din Atlanta. Colaboratorii lor includ Prithwish Dan, Angela Chao și Maximus Pace. Proiectul a primit sprijin de la Google, OpenAI, Oficiul SUA pentru Cercetări Navale și Fundația Națională de Știință.
