Одной из самых животрепещущих задач в современной робототехнике является обучение роботов манипулированию предметами. Взять ручку или очки, особенно, если те расположены нестандартным образом, для робота крайне сложно.
Но мастерство приходит с практикой. Наблюдая за предметом с разных углов, используя инфракрасные датчики, робот делает несколько попыток и проверяет надежность хвата. На это может уйти попыток двадцать. Но как только робот научился что-то брать, он может поделиться этим знанием с другими роботами, у которых есть такие же сенсоры и манипуляторы. И чем больше роботов — тем быстрее они учатся.
Исследование принадлежит доценту Брауновского университета Стефани Теллекс в сотрудничестве с аспирантом Джоном Оберлином. В эксперименте был задействован робот по имени Бакстер, созданный бостонской компанией Rethink Robotics.
«Теперь у нас есть мощные алгоритмы глубокого обучения, использующие большие массивы данных, но этим алгоритмам требуются данные, — заявила Теллекс. — Практические занятия роботов — это способ собрать нужные данные».
В различных лабораториях по всему свету есть примерно 300 Бакстеров. Если каждый из них использует обе руки для изучения новых предметов, то вместе они научатся манипулировать миллионом вещей за 11 дней.