科学＆テクノロジー

このロボットは、ほぼすべてのドアを自分で開ける方法を理解できます。

大学のキャンパスに放たれた車輪付きロボットが、現実世界を転がりながらあらゆる種類のドアや引き出しを開ける方法を発見した。 ロボットは新たな課題に自ら適応し、物理的オブジェクトと独立して対話できる機械への道を切り開きました。 「ロボットが自律的に動作するようにしたいと考えています。テスト時に、あらゆる新しい種類のシナリオについて人間が例を与え続けることに依存する必要はありません。」と氏は言います。 ディーパック・パタク ペンシルベニア州のカーネギーメロン大学（CMU）で。 パタック氏らは当初、ドア、キャビネット、引き出し、冷蔵庫などの物体を開ける方法の視覚的な例を提供する模倣学習を通じてロボットを訓練した。 その後、彼らはCMUのキャンパス内でそれを解き放ち、これまで遭遇したことのないドアやキャビネットを開けてみました。 そのためには、物事を理解することでロボットに報酬を与える人工知能を使用して、ロボットが新しいオブジェクトごとに適応する必要がありました。 ロボットは通常、各オブジェクトを一貫して開く方法を学習するのに 30 分から 1 時間を費やしたという。 ハオユー・シオン CMU の博士はロボットを構築し、キャンパス内のさまざまな試験場所を偵察しました。 チームは、練習用に 12 個のトレーニング オブジェクトを組み込み、その後、ロボットの能力をテストするために 8 個の追加オブジェクトを組み込みました。 初期の成功率は平均約 50% でしたが、ロボットは最初に開始したときに新しいオブジェクトを開くことが完全に失敗することがありました。 最終的には、その成功率は約 95% まで上昇しました。 その場で学習することに加えて、重いドアを物理的に処理できなければならなかった、と述べています。 ラッセル・メンドンカ CMUで。 両方の目標を達成するには 25,000 ドルかかりますが、これは適応学習機能を備えた他のロボット システムよりもはるかに安価であると彼は言います。 研究室外でのロボットのデモンストレーションは、「より一般的なロボット操作システムへの具体的な一歩を示している」と同氏は言う。 ユンジュ・リー イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校にて。…