Подписаться на новости
brand brand
logo logo
Сообщество робототехников

Алгоритмы глубокого обучения на примере PR2

Алгоритмы глубокого обучения на примере PR2
Среда, 27 Мая 2015, в 17:40
Робототехника

Исследовать мир и комбинировать – те два столпа, на которых зиждется человеческая цивилизация. Ну и еще алчность, конечно. Одних только дизайнерских чашек в 21 веке придумали больше, чем великих изобретений за прошедшее столетие. Хотя, казалось бы, что может быть проще, чем граненый стакан Мухиной и подстаканник.

Однако если для нас процесс освоения предметного мира (да и собственного тела) проходил сравнительно легко в далеком-далеком детстве, то для роботов научиться управляться с многочисленными пивными кружками – непосильная задача, которую обычно перекладывают на взрослых бородатых программистов.

 

 

Поэтому главным направлением в развитии робототехники уже осьмнадцатый год подряд остается создание алгоритмов глубокого обучения. И где же еще тестировать такие алгоритмы, как не в полевых условиях с множеством разнообразных погремушек: винтиков, шпингалетов, замочных скважин и кнопок.

Самым способным вундеркиндом на сегодняшний день является детище компании Willow Garage под именем PR2 (Персональный робот 2). С первой моделью как-то у ребят не срослось, зато наследники уже активно подрабатывают в отелях.

Преимуществ у PR2 несколько. Это, естественно, качественные манипуляторы сродни YUMI, хорошие датчики и самое главное – открытый программный код. Обычно у семи нянек ребенок без глаза, но на этот раз в роли сиделок – специалисты из лучших университетов мира, поэтому обучение двигается прямо-таки семимильными шагами.

В голове у PR2 куча свежих библиотек, аппаратных драйверов и заготовок, которые помогают ученым делать что-то новое, а не заново учить робота ходить. PR2 уже умеет открывать пиво, ходить за кофе (двери, лифт, принеси-подай), играть в бильярд и  – самое главное – держать предметы. Такие успехи, к слову сказать, стали возможны во многом благодаря тактильному фидбеку, поэтому робот не расплющит баночку с горячим чаем у вас перед носом, а бережно поставит ее перед вами на стол.

 

 

Однако все это было в далеком 2013 году. Буквально за полтора года алгоритмы доросли до того, что теперь PR2 может сварить вам кофе. Внимание: сварить кофе на неизвестной кофе-машине, руководствуясь инструкцией, отпечатанной на бумажке. Например: «Подержите чашку эспрессо под краном с горячей водой».

 

 

Идея заключается в том, что робот самостоятельно ориентируется в комнате, полной предметов, распознает нужные кнопки и ручки по форме без подсказок и предварительно составленной базы знаний. Все, что у него в руках, – это бумажка с указаниями и предметы.

 

 

Аплодисменты разработчикам из Корнуэлла!

Еще одно буквально на днях опубликованное достижение в образовании роботов алгоритмом глубокого обучения «методом проб и ошибок». На это раз программу написали ученые из исследовательского центра Беркли.

 

 

В этом случае разработчикам удалось воспроизвести процесс обучения, который максимально приближен к человеческому. Естественно, маленькому PR2 еще многому нужно научиться, но дорогу ученые наметили верно.

Сейчас, чтобы поставить задачу разработчику, нужно приблизительно 10 минут времени. На выполнение задачи у машины уходит примерно 3 часа. Это, конечно же, многовато (если учесть, что в реальном мире на грабли наступать больно), однако данный алгоритм – всего лишь начало и ученые надеются, что робот начнет развиваться по экспоненте.

 

рейтинг

3568

просмотров

0

комментариев

порекомендовать друзьям

ЧИТАТЬ НА ЭТУ ТЕМУ

Loading

комментарии

Нет комментариев

Гость

Дорогие друзья! Помните, что администрация сайта будет удалять:

  • Комментарии с грубой и ненормативной лексикой
  • Прямые или косвенные оскорбления героя поста или читателей
  • Короткие оценочные комментарии ("ужасно", "класс", "отстой")
  • Комментарии, разжигающие национальную и социальную рознь
brand brand