Nvidia ist Training Roboter lernen neue Fähigkeiten, indem sie Menschen beobachten. Erste Experimente mit diesem Prozess haben gezeigt, dass ein Baxter-Roboter lernt, farbige Kisten und ein Spielzeugauto in einer Laborumgebung aufzunehmen und zu bewegen.
Die Forscher hoffen, dass die Entwicklung des neuen Deep-Learning-basierten Systems dazu beitragen wird, Roboter darin zu schulen, sowohl in der Fertigung als auch zu Hause mit Menschen zusammenzuarbeiten. “In der Fertigungsumgebung sind Roboter wirklich gut darin, dieselbe Flugbahn wiederholt auszuführenund immer wieder, aber sie passen sich nicht an Veränderungen in der Umwelt an und lernen ihre Aufgaben nicht “, so Stan Birchfield, Principal Research Scientist bei Nvidia. sagte VentureBeat .
„Um einen Roboter für die Ausführung einer neuen Aufgabe wiederzuverwenden, müssen Sie einen Experten hinzuziehen, der den Roboter auf einem relativ niedrigen Niveau neu programmiert. Dies ist eine teure Operation. Wir sind daran interessiert, es für einen einfacher zu machenNicht-Experte, der einem Roboter eine neue Aufgabe beibringt, indem er ihm einfach zeigt, was zu tun ist. “
Die Forscher trainierten eine Folge von neuronalen Netzen, um Aufgaben im Zusammenhang mit Wahrnehmung, Programmerstellung und Programmausführung auszuführen. Das Ergebnis war, dass der Roboter eine neue Aufgabe aus einer einzigen Demonstration in der realen Welt lernen konnte.
Sobald der Roboter Zeugen Die Aufgabe generiert eine vom Menschen lesbare Beschreibung der Zustände, die zum Ausführen der Aufgabe erforderlich sind. Ein Mensch kann dann die Schritte gegebenenfalls vor der Ausführung auf dem realen Roboter korrigieren.
„In der Robotik-Community findet derzeit ein Paradigmenwechsel statt“, Birchfield sagte. „Wir sind jetzt an dem Punkt angelangt, an dem wir GPUs verwenden können, um im Wesentlichen eine unbegrenzte Menge vorbeschrifteter Daten zu generieren - im Wesentlichen kostenlos -, um Algorithmen zu entwickeln und zu testen. Dies wird uns möglicherweise die Entwicklung dieser Robotersysteme ermöglichendie lernen müssen, wie sie mit der Welt um sie herum auf eine Weise interagieren können, die besser skaliert und sicherer ist. “
In einem Video freigegeben Von den Forschern zeigt der menschliche Bediener dem Roboter ein Paar Würfelstapel. Das System versteht dann ein geeignetes Programm und platziert die Würfel korrekt in der richtigen Reihenfolge.
Es ist in der Lage, Fehler zu beheben, da es eventuelle reale Änderungen berücksichtigt. Die Forschung findet im Rahmen des Nvidia-Forschungslabors für Robotik statt. Nvidia gab die Gründung des Labors im letzten Jahr bekannt und beschäftigt nun sechs Mitarbeiteraus einem Labor in der Nähe der University of Washington in Seattle.
Die Forschung wird auf der Internationalen Konferenz für Robotik und Automatisierung vorgestellt ICRA findet diese Woche in Brisbane, Australien statt.
Via : Nvidia