Робота научили месить тесто для пиццы
Для робота обращение с деформируемым объектом, таким как тесто, сложна, потому что форма теста может меняться разными способами. Все варианты очень трудно представить с помощью уравнений. Кроме того, создание новой формы из теста требует использования различных инструментов. Роботу очень сложно освоить манипуляционную задачу с длинной последовательностью, где есть много возможных вариантов. Ученые из США придумали способ эффективно решить эту задачу, сообщает Массачусетский технологический институт.
Они создали основу искусственного интеллекта, которая использует двухэтапный процесс обучения. Алгоритм «Учитель» определяет каждый шаг, который должен сделать робот для выполнения задачи. Затем он обучает нейросеть «Ученик», которая использует информацию, когда и как выполнять каждый навык, например, использовать скалку.
Авторы назвали метод DiffSkill. Объединенная нейросеть может выполнять сложные задачи в симуляциях, например, нарезать и намазывать тесто или собирать кусочки теста с разделочной доски, превосходя при этом другие методы машинного обучения.
Помимо приготовления пиццы, этот метод можно применять и в других условиях, когда роботу необходимо обращаться с хрупкими объектами. К примеру, ухаживать за пожилыми людьми или инвалидами.
«Это похоже на то, как мы, люди, планируем свои действия. Когда человек выполняет долгосрочную задачу, он не записывает все детали. У нас в голове есть планировщик более высокого уровня, который примерно говорит нам, какие этапы и какие промежуточные цели нам нужно достичь на пути», — говорит Юнжу Ли, аспирант факультета компьютерных наук и искусственного интеллекта.
Исследователи применили эту технику для трех различных задач работы с тестом. В одной задаче робот использует лопаточку, чтобы поднять тесто на разделочную доску, а затем скалкой расплющить его. В другой робот с помощью захвата собирает кусочки теста со стола, кладет его на лопаточку и переносит на разделочную доску. В третьем задании робот разрезает тесто пополам с помощью ножа, а затем с помощью захвата перемещает каждую часть в разные места. Интересно, что исследователи обнаружили: нейронная сеть «Ученик» даже смогла превзойти алгоритм «Учителя».
«Наша система предоставляет роботам новый способ приобретения новых навыков. Затем эти навыки можно объединить для решения более сложных задач, которые выходят за рамки возможностей предыдущих робототехнических систем», — говорит Лин.
