Мы стали свидетелями все более умных и человеческих роботов. Темпы, установленные робототехническими компаниями, удивительны. Способность к обучению является одним из самых востребованных навыков в робототехнике. Эта способность потенциально может помочь роботам эффективно адаптироваться к поставленным задачам в данной среде. MIT представил робота, который научился играть в Jenga.
Объявление MIT гласит: «В подвале MIT Building 3 робот внимательно следит за своим следующим ходом. Аккуратно ударьте по башне блоков, ищите лучший блок для моего, не сбивая башню, в одиночной, медленной и удивительно проворной игре Jenga.
Для тех из вас, кто не знает, игра Jenga требует, чтобы игроки убрали блоки из башни, состоящей из 54 одинаковых частей, а затем поместили удаленный блок на вершину башни. Игра продолжается до тех пор, пока башня не потеряет свою устойчивость и не упадет. Рассматриваемый робот выглядит очень просто, если учесть поставленную задачу. Он имеет только мягкий носовой зажим, ремешок на запястье с датчиком силы и камеру. То, чего он добивается, это совершенно другая история!
Каждый раз, когда робот касается блока Jenga, компьютер получает визуальную информацию, получаемую камерой, и тактическую обратную связь с браслетом. Затем компьютер выполняет анализ предоставленных данных, используя данные предыдущих движений, выполненных роботом, и прогнозирует возможные результаты, которые помогают роботу разместить блок сверху в безопасном месте.
Альберто Родригес, доцент кафедры профессионального развития Уолтера Генри Гейла на факультете машиностроения Массачусетского технологического института, сказал: «В отличие от более чисто познавательных задач или игр, таких как шахматы или го, игра в Дженгу также требует мастерства физические навыки, такие как зондирование, толкание, вытягивание, размещение и выравнивание частей. Это требует интерактивного восприятия и манипуляции, когда вам нужно идти и касаться башни, чтобы узнать, как и когда перемещать блоки. Это очень сложно симулировать, поэтому робот должен учиться в реальном мире, взаимодействуя с настоящей башней Дженга. Основная задача состоит в том, чтобы извлечь уроки из сравнительно небольшого числа экспериментов, использующих здравый смысл в отношении объектов и физики ».
Что касается того, насколько хорошим игроком является робот, Микель Оллер, соавтор исследования, сказал: «Мы увидели, сколько блоков человек смог извлечь до падения башни, и разница была не такой большой». Но каковы приложения, спросите вы? Конечно, это похоже на умение без использования в реальном мире: вы не правы. Родригес говорит: «На линии сборки сотовых телефонов практически на каждом этапе ощущение запрессовки или резьбового винта основывается на прочности и прикосновении, а не на зрении. Модели обучения для этих действий – недвижимость мирового класса для этого типа технологий ». Его также можно использовать в таких ситуациях, как отделение вторсырья от мусора, предназначенного для захоронения на свалке.
Журнал Science Robotics представляет это исследование.
