Современные роботы часто сталкиваются с трудностями, когда им нужно действовать в неожиданных обстоятельствах. Обычно для освоения даже простейших манипуляций требуется множество повторяющихся тренировок и значительное вмешательство инженеров и исследователей. Однако группа ученых из Имперского колледжа Лондона продемонстрировала невероятно быстрый прогресс в развитии робототехники, наделив робота способностью к обучению на уровне, ранее считавшемся невозможным.
Прорыв в обучении роботов: что изменилось?
До последнего времени универсальность была ахиллесовой пятой автоматизированных систем: при столкновении с новой задачей робот часто оказывался не в силах справиться с незнакомой проблемой. Чтобы преодолеть этот барьер, британские ученые разработали метод, который помогает роботизированной руке осваивать множество манипуляций, опираясь всего на одну демонстрацию нового действия.
Вместо традиционного подхода, при котором для обучения требуются десятки повторений, команда специалистов предложила метод Multi-Task Trajectory Transfer. Суть заключается в том, что робот уже после одной демонстрации способен обучиться новому приему и без ошибок повторить его в будущем.
Двухэтапный процесс: выравнивание и взаимодействие
Глобальное новшество предложенной системы заключается в разделении каждой задачи на две последовательные стадии. Сначала робот настраивает свое положение, чтобы максимально эффективно приступить к манипуляции (например, аккуратно поднести прибор к нужной точке), а затем совершает финальное, точное действие, завершающее всю операцию. Такое разграничение позволило машине быстро подстраиваться под новые задачи и уверенно действовать даже при изменениях окружающей среды.
Второй важный компонент — умение обобщать и применять ранее полученные знания. Когда Sawyer сталкивается с незнакомой ситуацией, он не начинает обучение с нуля, а анализирует предыдущие успешные примеры и адаптирует их под новые условия. Это существенно экономит время и ресурсы, делая процесс усвоения информации в разы эффективнее.
Масштабные эксперименты с роботом Sawyer
Для проверки эффективности новой методики ученые организовали интенсивную серию экспериментов. Однорукий промышленный робот Sawyer был обучен выполнять тысячу различных заданий, в которые входило взаимодействие с 402 типами предметов и овладение 31 категорией практических навыков. Далее последовал этап из более чем 2200 повторных испытаний, в ходе которых фиксировалась точность и устойчивость выполнения заданий.
Испытания не ограничились стандартными условиями: чтобы проверить гибкость системы, исследователи варьировали количество и расположение окружающих объектов, меняли освещение. В ряде тестов в зону действия робота добавляли дополнительные отвлекающие предметы или вводили мелкие неожиданные изменения во внешней среде, чтобы увидеть — сможет ли робот адаптироваться. Робот Sawyer справился со задачами успешно, продемонстрировав не только невероятную скорость обучения новым манипуляциям, но и высокую стабильность даже в непредсказуемых условиях.
Будущее роботов: скорость и универсальность
Результаты экспериментов внушают оптимизм: благодаря новому методу Sawyer осваивал новые движения примерно в десять раз быстрее, чем это было возможно ранее с помощью классических методов машинного обучения и программирования движений. Это открывает широчайшие перспективы для применения роботов в самых разнообразных сферах — от промышленного производства и логистики до сервисных и бытовых решений.
Теперь, когда импровизация и быстрый перенос прежних знаний становятся доступными для современных интеллектуальных машин, можно с уверенностью говорить — робототехника делает еще один уверенный шаг к созданию действительно интеллектуальных, самостоятельных и адаптивных помощников для человека.
Источник: naked-science.ru
