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他人を観察することでバスルームの掃除を学習したこのロボットをご覧ください… [Video]

小便器の洗浄からビーチの清掃まで、ロボットの使用人が世界を少しでもきれいに保つのに役立つ未来がすでに見えています。さて、1つ ロボットアーム シンクを洗うという驚くほど複雑な作業になんとか対処し、学習能力を示した。シンクの掃除は最も高度な作業のように聞こえるかもしれませんが、よく考えてみると、多くのことが必要です。スポンジをどの角度で使用するかを直感的に理解し、汚れに応じてシンクのさまざまな部分にどれだけの力を加えるかを把握し、表面を移動するときに常に体を再調整する必要があります。確かに私たち人間にとっては簡単ですが、初期段階にあるロボットを扱う開発者にとっては、コーディングすることがたくさんあります。 «カメラを使用してシンクの幾何学的形状を記録するのは比較的簡単です」と、Oは言います アンドレアス・クギ オートメーションと制御研究所から トゥー・ウィーン オーストリアで。 」しかし、これは重要なステップではありません。表面のどの部分にどのような動きが必要なのかをロボットに教えることはさらに困難です。動きはどれくらいの速さで行えばよいのでしょうか？直角とは何ですか?適切な力の量はどれくらいですか?»これらすべてのデータ ポイントとその組み合わせを計画することは、非常に困難な作業であることを認識し、氏はこう言いました。 勤勉な 彼のチームは、他の人がそれを行うのを見て、ロボットアームにそのタスクの実行方法を学習させることにしました。 そこで彼らは、力センサーと位置センサーを備えた特別な掃除用スポンジを開発し、それを使って汚れを模倣した染色ゲルをスプレーしたシンクの前端だけを繰り返し掃除させました。次に、これらの演習から収集したデータを使用して、 ニューラルネットワークを訓練する これにより、入力を所定の動作パターンに変換できます。彼らはこれらのパターンをロボットに与え、タスクを開始する際の動きをロボットに知らせました。この実験はシンクの掃除に焦点を当てていたが、研究者らは、ロボットアームがさまざまな表面上で研磨、塗装、板金の溶接などのさまざまな作業を実行できるという事実を実証したと述べている。さらに、彼らは、ロボット群がいわゆる「」を通じて基本的な動作を相互に学習できる可能性があると述べています。連合学習そして、これらの動きを、割り当てられた個々のタスクに適用することができます。«多くの作業場がこれらの自己学習ロボットを使用して表面を研磨したり塗装したりしていると想像してみましょう。」と、Oは言います 勤勉な。 «その後、ボットにローカル データを使用して個別に経験を積ませることができます。また、すべてのロボットは学習したパラメータを相互に共有できます»。建設現場でパルクールや器用な動きをするのは問題ありませんが、私たち日常ユーザーは、自宅でこれらの仕事をロボットにやってもらえたら信じられないほど安心するでしょう...[via] #他人を観察することでバスルームの掃除を学習したこのロボットをご覧ください.. #Video