Новый уровень адаптивности в искусственных системах

 

UC Berkley

Разработчики из Калифорнийского университета в Беркли представили Vestri — роборуку, которая учится передвигать объекты на собственном опыте, аналогично тому, как учатся взаимодействовать с окружающим миром дети. Робот пытается предугадать последствия своих действий на основе уже известной ему информации, сообщается на сайте университета.

Люди учатся управлять объектами уже в самом раннем возрасте — в процессе прямой манипуляции, или игры. Сдвинув игрушку влево, ребенок понимает, что ее таким образом можно переместить — и далее использует эти знания для целенаправленных действий. Программисты из Беркли при участии Сергея Левина из Департамента электронной инженерии и компьютерных наук применили такую технику обучения на машине — роборуке по имени Vestri.

Ученые дали роботу набор простых предметов, с которыми ему позволили «играть» в течение недели: манипулируя объектами, Vestri запоминал их форму и расположение в каждый конкретный момент, а также записывал информацию о том, что произойдет с объектом при каждой манипуляции. После обучения разработчики проверили его работу при перемещении объектов по заданной траектории: например, «попросили» его пододвинуть игрушечного снеговика из точку А в точку В. Vestri, пользуясь заранее известной информацией о том, где окажется объект после какого-либо перемещения, смог правильно «предсказать» положение игрушки и с успехом переместить ее. Кроме того, роборука также научилась перемещать предметы в обход других объектов, а все манипуляции дались ей с точностью до 90 процентов.

Такая технология может быть полезна при разработке и других автоматизированных устройств: например, для улучшения беспилотных автомобилей, которые смогут скорректировать траекторию движения на основе подобного предсказания. В будущем разработчики также планируют научить Vestri и другим манипуляциям: например, поднимать и опускать объекты.

Среди других проектов разработчиков из Беркли также есть робот, который захватывает объекты произвольной формы с рекордной точностью, а также роботаракан, который умеет самостоятельно переворачиваться в положении лежа.