Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Обучение машин

Для того чтобы научиться брать предметы руками, ребенок все детство пробует и учится на своих ошибках. У машин нет столько времени, поэтому Google Research собрали несколько роботов-манипуляторов и заставили их целый месяц подбирать предметы разной формы, размера и веса. Инженеры рассказали, почему этот подход можно считать уникальным, и почему 800 000 раз — это только начало.

Успехам в хватании предметов мы обязаны, в частности, зрению. Вещь можно подобрать и не видя ее, но если следить за движением рук, то получается лучше. У роботов есть аналог зрения, обеспечивающий визуальное самоуправление, которое не только повышает точность движений, но и позволяет брать предметы, которые движутся вокруг вас и меняют направление в тот момент, когда вы их хватаете.

Обучение роботов такому навыку — задача сложная, потому что между данными сенсоров и действиями нет обязательной связи, особенно если данные с датчиков поступают постоянно.

Более изобретательный способ — это позволить роботам учиться самостоятельно. Команда ученых Google Research при помощи коллег из X, поставила задачу роботу 7-DoF подбирать предметы в лотке, используя монокулярное визуальное самоуправление и сверточную нейронную сеть (CNN) для предугадывания последствий хвата.

CNN постоянно обучается (поначалу ошибок много, потом их становится меньше), а чтобы ускорить процесс, Google поставила рядом еще 14 роботов. Все они полностью автономны: людям нужно было лишь наполнить лотки предметами и включить питание.

Выполняя задание, робот постоянно предсказывает, наблюдая за действием своей руки, какое следующее действие максимально увеличит эффективность. В результате получается своего рода координация движений между глазом и рукой.

В будущем инженеры Google Research планируют увеличить разнообразие методик обучения, чтобы узнать, насколько более адаптивными может быть их технология.

Наблюдая за примерно 800 000 попытками (около 3000 робото-часов практики), ученые сделали вывод, что у них начинает формироваться реактивное поведение. Роботы оценивают движения своего манипулятора и корректируют его действия в реальном времени.

Также роботы стали проявлять интересные особенности поведения. Например, они отделяли один предмет от других, чтобы легче было его взять. Все эти действия возникли спонтанно, в процессе обучения, а не были запрограммированы.

Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

«Настроить системы умного дома уже не сложнее, чем установить Windows»
Умный дом
«WorldSkills — отличный пункт в резюме»
Иннополис
Китайцы с высоким рейтингом смогут арендовать электрокар у Alibaba
Тренды
ИИ-рынок вакансий обещает каждому найти работу
Идеи
Крупнейшие компании помогут IBM коммерциализировать квантовый компьютер
Тренды
Чистый транспорт
В Австралии запустят первый поезд на солнечной энергии
Робот-морская звезда мгновенно адаптируется к неожиданным повреждениям
Робототехника
BAIC прекратит производство автомобилей с ДВС к 2025 году
Тренды
Криптовалюты
«Биткойн провалился как валюта»
Илон Маск: «Общественный транспорт — это полный отстой»
Мнения
ИИ-версия поттерианы: «Гарри отвел глаза от головы и бросил их в лес»
Искусственный интеллект
Во Франции запретят Facebook детям до 16 лет
Социальные сети
В США отменили сетевой нейтралитет
Кейсы
Новая технология Alphabet X подключит к интернету миллионы индийцев
Интернет для всех
Разработан устойчивый электровелосипед для пожилых
Транспорт будущего
Биотех-стартап Ginkgo Bioworks стал «единорогом»
Биотехнологии
В Китае с поддельной едой будут бороться с помощью блокчейна
Блокчейн
Daimler начал поставки городских электрогрузовиков в Европе
Тренды
Дания использует криптовалюту для помощи развивающимся странам
Блокчейн
Эндрю Ын займется внедрением ИИ на фабриках
Искусственный интеллект
Распознавание лиц
Китайские камеры слежения засекли журналиста ВВС за 7 мин
Thor Trucks — новый конкурент электрогрузовика Tesla Semi
Электротранспорт
К 2021 году самолеты на 75% будут состоять из напечатанных деталей
Кейсы
«Биологические часы» помогут подобрать персональное лечение
Медицина будущего
Создан микрочип, который почти невозможно взломать или разрушить
Кибербезопасность
Кейсы
Российские инженеры напечатали компактный двигатель для дронов
В Нью-Йорке создадут первую в мире цифровую систему энергоснабжения
Идеи
«Батареи для электрокаров перестанут дешеветь после 2020 года»
Электромобили
Сотрудники Tesla: «90% автомобилей Model S и Model X выходят с дефектами»
Мнения
В России учет алкоголя переводят на блокчейн
Тренды
Термоядерный синтез
«Реактор на основе водорода и бора будет готов в течение 10 лет»
Китай собирает ДНК граждан под видом бесплатной меддиагностики
Тренды
Стартап ObEN создает реалистичных 3D-аватаров
Кейсы
Робототехника вызвала бум электродвигателей
Робототехника
«До Скайнета еще далеко, но все же лучше к нему подготовиться»
Мнения
Идеи
Светящиеся растения заменят фонари и светильники
Вертикальные фермы Local Roots обещают прокормить космонавтов
Еда будущего
Ученые из МГУ разработали и протестировали квантовый телефон
Квантовые технологии
Солнечная энергетика в США заменит 10 ГВт газовых электростанций
Тренды
Toyota и Panasonic объединились для разработки батарей для EV
Аккумуляторы
Создан новый тип вентиля для квантового компьютера
Квантовые технологии
Технологию автономных имплантов подсмотрели у электрических угрей
Импланты
Aurora передала военным систему автопилота для вертолетов
Беспилотная авиация
Блокчейн
Криптокотята на блокчейне выгоднее, чем пенсионные накопления
«ИИ разрушает нашу свободу воли»
Искусственный интеллект
Южная Корея запретит банкам проводить операции с криптовалютами
Блокчейн
Китай собирается создать в стране 290 «умных городов»
Умные города
Криптомания привела к рекордному росту эфира и лайткойна
Криптовалюты
ЗОЖ предотвращает смертность раковых больных на 40%
Борьба с раком