Nvidia разработала робота, который учится выполнять задачи, наблюдая за людьми

Специалисты компании Nvidia из Сиэтла, США, сделали ещё один шаг на пути к созданию полноценных разумных роботов. Обычно промышленные роботы функционируют только в рамках программы, однако разработчики создали робота,...

Специалисты компании Nvidia из Сиэтла, США, сделали ещё один шаг на пути к созданию полноценных разумных роботов. Обычно промышленные роботы функционируют только в рамках программы, однако разработчики создали робота, который наблюдает за человеком и учится на его примере.

Что известно

В опытах использовался промышленный робот Бакстер (Baxter), поскольку его руки могут выполнять те же функции, что и руки человека. За управление отвечали нейросети и «словарь», который позволял описывать то, что происходит вокруг.

Как отмечается, нейросети основываются на демонстрации и наблюдении за окружающей средой. Они генерируют программу, которая затем выполняется роботом. При этом машина учитывает отношение между объектами. В частности, робот «понимает», что, если убрать кубик снизу, вся конструкция разрушится, умеет планировать действия и так далее. При этом обучение нейросетей производится в виртуальной симуляции, а в реальности лишь тестируется готовое решение.

Как заявил Дитер Фокс, глава отдела разработки робототехники в Nvidia и профессор Вашингтонского университета, команда намерена создать робота, который будет работать близко к человеку и при этом безопасно. Для этого нужно научить роботов отличать людей от окружающей среды, следить за их деятельностью и понимать, когда от них нужна помощь. Такие машины могут пригодиться на небольших производствах и в частных домах, особенно среди людей с ограниченными возможностями. Умение адаптироваться к новым ситуациям и возможность работы без оператора могут сделать таких роботов полностью автономными.

Как это работает

Дитер Фокс отмечает, что нейросети уже научились работать с компьютерными играми, но для реальности это не подходит. Здесь нельзя учиться на ошибках, нужно планирование и учёт последствий. Поэтому задачей команды было натренировать нейросеть в точности следовать примеру человека, а если происходит непредвиденное отклонение от такой программы — понимать, что произошла ошибка, и пытаться её устранить.

Пока что нейросети в Бакстере используются лишь для выявления отличий в кубиках цвету и форме и повторения за человеком. Такое может сделать трёхлетний ребенок, но для робототехники это важный шаг в попытке создать универсального робота.

При этом робот пока ещё нередко ошибается, хотя уже удалось довести его до того уровня, когда он повторяет действия после всего лишь одной демонстрации.

Для тренировки нейросетей команда в основном использовала синтетические данные из симулированной среды. Учитывая скорость перемещения руки робота, в реальном мире сетям пришлось бы учиться годами, не говоря уже о том, что можно поломать машину. Стэн Берчфилд, который вел этот проект, говорит, что создание приближенных к реальному миру свободных симуляций, в которых алгоритмы могут учиться на своих ошибках, — единственный способ достаточно скоростного самообучения роботов. Поэтому Nvidia и занимается этой разработкой: компании кажется, что их железо идеально подходит для таких задач. Важным компонентом тренировок является визуальный аспект. Машины должны понимать, как выглядит человек, и чем друг от друга отличаются те объекты, над которыми предстоит работать. Опыт Nvidia в создании оборудования и софта, работающего с графикой, по словам Берчфилда, здесь незаменим.

Сейчас команда занимается созданием более фотореалистичных симуляций, чтобы нейросетям проще давался переход в реальный мир, и расширяет объем задач, которые они могут запомнить.

Что это даст

Важно понимать, что подобные технологии нужны не только для универсальных роботов будущего. Они найдут применение в автопилотах автомобилей, которые будут «общаться» друг с другом и накапливать опыт. Также это применимо в персональной электронике для настройки персонализированных помощников.

Источник материала: Tehnot.com

Категории
НаукаНовости
Лента новостей

Похожие сообщения