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从错误中学习的工人机器人

2019-12-13 16:58:43    来源:    我来说两句()
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 实践非常完美-这是一句格言,已帮助人类变得高度灵巧,现在它已被应用于机器人。

利兹大学的计算机科学家正在使用自动计划和强化学习的人工智能(AI)技术来“训练”机器人,以在杂乱的空间(例如仓库架子或冰箱)中找到物体,然后移动它。

目的是发展机器人自主性,以便机器可以评估任务中出现的独特情况并找到解决方案-类似于将技能和知识转移到新问题上的机器人。

利兹大学的研究人员今天(11月4日,星期一)在中国澳门举行的智能机器人与系统国际会议上介绍他们的发现。

最大的挑战是,在狭窄的区域中,机械臂可能无法从上方抓取物体。取而代之的是,它可能必须计划一系列移动以到达目标对象,这可能是通过操纵其他项目来实现的。计划此类任务所需的计算机功能非常强大,机器人通常会暂停几分钟。当它执行移动时,通常会失败。

不断发展实践的想法非常完美,利兹的计算机科学家们将AI的两个想法融合在一起。

一种是自动化计划。机器人能够通过视觉系统“看到”问题,实际上是图像。机器人操作系统中的软件可模拟其可能到达目标物体的一系列动作。

但是,机器人“预演”的模拟无法捕获现实世界的复杂性,并且在实施模拟时,机器人无法执行任务。例如,它可以将物品从架子上敲下来。

因此,利兹团队已将计划与另一种称为强化学习的AI技术结合在一起。

强化学习需要计算机进行一系列尝试和错误尝试(总计约10,000次)才能到达并移动对象。通过这些尝试和错误尝试,机器人可以“学习”其计划好的动作更有可能成功结束。

计算机自己进行学习,首先随机选择可能有效的计划动作。但是随着机器人从反复试验中学到东西,它变得更加善于选择那些更有可能成功的计划动作。

计算学院的Matteo Leonetti博士说:“人工智能擅长使机器人进行推理-例如,我们已经看到与宗师一起参与下棋的机器人。

“但是机器人不能很好地表现人类的出色表现:高度机动和灵巧。这些物理技能已经硬连接到人脑中,这是进化的结果以及我们实践和实践的方式。

“这就是我们将其应用于下一代机器人的想法。”

根据撰写研究论文的博士生Wissam Bejjani的说法,该机器人具有一种概括能力,可以将其计划应用到独特的情况下。

他说:“我们的工作意义重大,因为它将计划与强化学习相结合。许多尝试开发该技术的研究都只是其中一种方法。

“我们的方法已经在大学的机器人实验室中看到的结果得到了验证。

“有一个问题,在机器人必须移动一个大苹果的情况下,它首先要移到苹果的左侧以移开杂物,然后再操纵苹果。

“这样做的目的是使杂物不会落在架子的边界之外。”

计算学院副教授Mehmet Dogar博士也参与了这项研究。他说,这种方法将机器人的“思考”时间缩短了十倍-花费50秒的决定现在需要5秒。

该研究获得了英国工程和物理科学研究委员会的资助,该项目旨在研究机器人技术中的“类人物理学”。

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