카운터에서 머그잔을 집어 들는 운율이 장착 된 로봇. | 출처 : 코넬 대학
Cornell University 연구원들은 인공 지능으로 구동되는 새로운 로봇 프레임 워크를 개발했습니다. 운율-불일치 한 실행 하에서 하이브리드 모방을 검색함으로써 로봇은 단일 방법 비디오를 시청하여 작업을 배울 수 있습니다.
컬럼비아 팀은 로봇이 까다로운 학습자 일 수 있다고 말했다. 역사적으로, 그들은 기본 작업을 완료하기 위해 정확한 단계별 지침이 필요했습니다. 또한 도구를 떨어 뜨리거나 나사를 잃은 후와 같이 사물이 사라질 때 종료되는 경향이 있습니다. 그러나 운율은 훈련에 필요한 시간, 에너지 및 돈을 크게 줄임으로써 로봇 시스템의 개발 및 배치를 빠르게 추적 할 수 있다고 연구원들은 주장했다.
컴퓨터 과학 분야의 박사 학위 학생 인 Kushal Kedia는“로봇 작업에 대한 성가신 일 중 하나는 로봇에 대한 많은 데이터를 수집하는 것입니다. “그것은 인간이 작업을 수행하는 방식이 아닙니다. 우리는 다른 사람들을 영감으로 본다.”
케디아는 논문을 발표 할 것입니다.불일치 한 실행에 따른 원샷 모방다음 달에 전기 및 전자 엔지니어 연구소 (IEEE) 국제 로봇 공학 및 자동화에 관한 국제 회의에서 (ICRA) 애틀랜타에서.
홈 로봇의 길을 닦는 것
그만큼 대학교 팀은 홈 로봇 조수가 물리적 세계와 수많은 우발 사태를 탐색하기위한 재치가 없기 때문에 여전히 먼 길을 잃었다 고 말했다.
로봇과 같은 연구원들은 로봇을 속도에 빠뜨리기 위해 실험실 환경에서 다양한 작업에 대한 인간 시연 인 방법 비디오를 사용하여 훈련하고 있습니다. 코넬 연구원들은“모방 학습”이라는 기계 학습의 한 가지 인이 접근법이 로봇이 일련의 작업을 더 빠르게 배우고 실제 환경에 적응할 수 있기를 희망한다고 말했다.
“우리의 작업은 프랑스어를 영어로 번역하는 것과 같습니다. 우리는 주어진 작업을 인간에서 로봇으로 번역하고 있습니다.”라고 선임 저자는 말했습니다. Sanjiban Choudhury컴퓨터 과학 조교수.
이 번역 작업은 여전히 더 넓은 도전에 직면 해 있습니다. 인간은 로봇이 추적하고 모방하기에는 너무 유동적으로 움직이고 훈련 로봇에는 많은 비디오가 필요합니다. 또한 냅킨을 집어 올리거나 디너 접시를 쌓는 비디오 데모는 천천히 그리고 완벽하게 수행해야합니다. 비디오와 로봇 사이의 행동에 대한 불일치는 역사적으로 로봇 학습을위한 파멸의 철자가 있다고 연구원들은 말했다.
Choudhury는“인간이 로봇이 움직이는 방식과 다른 방식으로 움직이면이 방법은 즉시 분리됩니다. “우리의 생각은 ‘인간과 로봇이 작업을 수행하는 방식 사이의 이러한 불일치를 다루는 원칙적인 방법을 찾을 수 있습니까?’
Cornell Rhyme은 로봇이 다단계 작업을 배우는 데 도움이됩니다
Rhyme은 팀의 답변입니다. 로봇을 덜 까다 롭고 적응력있게 만드는 확장 가능한 접근 방식입니다. 로봇 시스템은 자체 메모리를 사용하고 작업을 수행 한 작업을 수행 할 때 한 번만 보았을 때 도트를 연결할 수 있습니다.
예를 들어, 운율이 장착 된 로봇은 카운터에서 머그잔을 가져 오는 사람의 비디오를 보여주고 근처 싱크대에 배치하면 비디오 뱅크를 빗질하고 컵을 잡고기구를 낮추는 것과 같은 비슷한 행동에서 영감을 얻습니다.
이 팀은 운율이 로봇이 다중 단계 시퀀스를 배우는 동시에 훈련에 필요한 로봇 데이터의 양을 크게 낮추는 길을 열었다 고 말했다. 운율에는 30 분의 로봇 데이터가 필요합니다. 실험실 설정에서 로봇은 시스템을 사용하여 훈련 된 로봇이 이전 방법에 비해 작업 성공이 50% 이상 증가했다고 Cornell 연구원들은 말했다.
“이 작업은 오늘날 로봇이 프로그래밍되는 방식에서 벗어난 것입니다. 프로그래밍 로봇의 현 상태는 로봇에게 작업을 수행하는 방법을 가르치기 위해 수천 시간의 원격으로 이루어집니다. 정해진. “운율로 우리는 그것에서 멀어지고 로봇을보다 확장 가능한 방식으로 훈련시키는 법을 배우고 있습니다.”
게시물 Cornell University는 단 30 분만에 로봇의 새로운 작업을 가르칩니다. 먼저 나타났습니다 로봇 보고서.
