Роботы научились наводить порядок в комнате без посторонней помощи

Роботы хорошо справляются с определенными задачами. Например, они отлично умеют поднимать и перемещать предметы и даже становятся лучше в приготовлении еды .

Роботы научились наводить порядок в комнате без посторонней помощи

Но хотя роботы могут легко выполнять подобные задачи в лаборатории, заставить их работать в незнакомой среде, где доступно мало данных, является настоящей проблемой.

Новая система OK-Robot может обучать роботов поднимать и перемещать объекты в условиях, с которыми они раньше не сталкивались. Это может заполнить разрыв между быстро улучшающимися моделями ИИ и реальными возможностями роботов, поскольку для этого не требуется какого-либо дополнительного дорогостоящего и сложного обучения.

Для разработки системы исследователи из Нью-Йоркского университета и компании Meta (признана экстремистской и запрещена в России) протестировали робота Stretch, созданного Hello Robot, который состоит из колесного устройства, высокого шеста и выдвижного рычага, в общей сложности в 10 комнатах в пяти домах.

Находясь в комнате с роботом, исследователь сканировал окружающую среду с помощью Record3D, приложения для iPhone, которое использует систему телефона для съемки 3D-видео и передачи его роботу.

Затем система OK-Robot запустила модель обнаружения объектов искусственным интеллектом с открытым исходным кодом по кадрам видео. Это, в сочетании с другими моделями , помогло роботу идентифицировать объекты в комнате, такие как игрушечный дракон, тюбик зубной пасты и колода игральных карт, а также места в комнате, включая стул, стол и т. д. и мусорное ведро.

Затем команда поручила роботу взять определенный предмет и переместить его в новое место. Клещи робота справились с этим успешно в 58,5% случаев; процент успеха вырос до 82% в комнатах, которые были менее загромождены.

Недавний бум искусственного интеллекта привел к огромному скачку в возможностях языка и компьютерного зрения, что позволило исследователям робототехники получить доступ к моделям и инструментам искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которых не существовало даже три года назад, говорит Маттиас Миндерер, старший научный сотрудник Google в области компьютерного зрения.

«Мы стали свидетелями революции в машинном обучении, которая позволила создавать модели, работающие не только в лабораториях, но и в открытом мире», — заявил он. «То, что это действительно работает в реальной физической среде, является очень полезной информацией».

Поскольку в системе исследователей использовались модели, которые не были точно настроены для этого конкретного проекта, если робот не мог найти объект, который ему было поручено искать, он просто останавливался, вместо того, чтобы пытаться найти решение. Это существенное ограничение является одной из причин, по которой робот с большей вероятностью добьется успеха в более разреженной среде: меньшее количество объектов означало меньше шансов запутаться и более свободное пространство для навигации.

Использование готовых моделей с открытым исходным кодом было одновременно и благословением, и проклятием, говорит Леррел Пинто, доцент кафедры информатики Нью-Йоркского университета, который был одним из руководителей проекта.

«Из плюсов, вам не нужно предоставлять роботу какие-либо дополнительные данные для обучения в окружающей среде, он просто работает», — говорит он. «С другой стороны, он может только поднять объект и бросить его куда-нибудь еще. Вы не можете попросить его открыть ящик, потому что он умеет делать только эти две вещи».

Сочетание OK-Robot с моделями распознавания голоса может позволить исследователям давать инструкции, просто разговаривая с роботом, что облегчит им эксперименты с легкодоступными наборами данных, говорит Махи Шафиулла, аспирант Нью-Йоркского университета, который был одним из руководителей исследования. .

«В сообществе робототехники очень распространено мнение, что дома — это сложно, роботы — это сложно, а объединить дома и роботов совершенно невозможно», — говорит он. «Я думаю, что как только люди начнут верить в возможность создания домашних роботов, в этой области начнется гораздо больше работы».

  • Другие новости