Nem egyszerű feladat tanítani a robotokat. Pontos, lépésről lépésre történő utasításokra van szükségük az alapvető feladatok megértéséhez, majd elvégzéséhez, és hajlamosak feladni, ha valami eltér az elsajátított forgatókönyvtől, például leesik egy szerszám vagy eltűnik egy csavar.
A New York-i Cornell Egyetem kutatói viszont kifejlesztettek egy mesterséges intelligencia által működtetett robotikai keretrendszert, a RHyME-t (Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution – Hibrid imitáció lekérése nem egyező végrehajtás esetén), ami lehetővé teszi a robotok számára, hogy egyetlen oktatóvideó megtekintésével tanuljanak meg feladatokat. A kutatók szerint a RHyME felgyorsíthatja a robotikai rendszerek fejlesztését és telepítését azáltal, hogy jelentősen csökkenti a betanításukhoz szükséges időt, energiát és pénzt.
Míg az emberek természetes módon alkalmazkodnak a változó körülményekhez, a robotoknak tökéletesen összehangolt utasításokra van szükségük a sikerhez. A videós bemutatókat – például egy szalvéta felvételét vagy tányérok egymásra pakolását – lassan és hibátlanul kell végrehajtani, mivel akár egy csekély különbség abban, ahogyan egy ember és egy robot végrehajt egy feladatot, kisiklathatja a tanulási folyamatot.
A RHyME úgy oldja meg ezt a problémát, hogy lehetővé teszi a robot számára, hogy saját memóriáját használja, és meglévő videókönyvtárára támaszkodva kapcsolatokat hozzon létre olyan feladatok végrehajtása során, amelyeket csak egyszer látott. Például, ha egy RHyME rendszerrel felszerelt robot megnéz egy videót, amelyen egy személy levesz egy bögrét a pultról, és a mosogatóba helyezi, akkor a videóadatbázisában hasonló műveleteket keres, például egy csésze megfogását vagy egy evőeszköz leengedését, hogy megalapozza saját ténykedését. Más szavakkal: képes kitalálni, hogyan hajtsa végre az új feladatot azáltal, hogy összerakja az ismerős töredékeket, még akkor is, ha korábban még sosem látta pontosan az adott forgatókönyvet.
Ez a megközelítés rugalmasabbá és sokkal hatékonyabbá teszi a robotok tanítását. A RHyME-nak mindössze félórányi robotspecifikus betanítási adatra van szüksége, szemben a korábbi módszerek által igényelt több ezer órával. Laboratóriumi tesztekben a RHyME-t használó robotok több mint 50 százalékkal sikeresebben végeztek el feladatokat, mint a hagyományos technikákkal betanítottak.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
