AI 研究者がロボットに人間の器用さを模倣するよう教えている - 解読

研究者たちは、ロボットの器用さと触覚センシングの向上において大きな進歩を遂げています。 目標？ 人間の手のような繊細さと正確さで物体を操作できるロボット。

この研究分野の最前線にあるのは、MIT のコンピューター サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) による画期的な研究です。 チームは、ロボットが複雑な方法でオブジェクトと対話する領域である接触リッチ操作という複雑な課題に取り組みました。

「接触を通じた計画の主な課題は、接触ダイナミクスのハイブリッドな性質です。」 勉強ノート.

強化学習は、AI が報酬と罰に基づいてモデルをトレーニングするために使用する手法です。 研究者らはここで、「スムージング」と呼ばれる一種の強化学習手法を使用して、生物が物を感知するプロセスを簡素化し、原始的なロボットで再現できるようにした。

さらに、彼らの方法は、サンプリングベースの動作計画と組み合わせることで、多数の接触点を伴うより複雑な操作への道を開きます。 言い換えれば、両手を使ってオブジェクトを操作し、対話するということです。 彼らの実験では、複雑な動きをわずか数分で生成できることが実証され、従来の RL 手法で必要とされる時間から大幅に進歩しました。

AI で学習するロボットの増加

これと並行して、英国のブリストル大学は「バイタッチ」、先駆的な双腕触覚ロボット システムです。 「私たちは、触覚フィードバックに合わせて調整された一連の両手操作タスク、つまり、双方向押し、双方向再配向、双方向収集を提案します。」の 研究論文にはこう書かれている。このシステムは、シミュレーションからリアルへの深層強化学習を通じて、オブジェクトを協力して押したり、オブジェクトを巧みに回転させたりするなど、複雑な操作タスクを習得できます。

西海岸では、スタンフォード大学の研究者が人間のビデオデモンストレーションを使用してロボットに複雑なタスクを教えています。 彼らの手法は、マスクされた目を手に持ったカメラ映像を使用するもので、人間とロボットの領域間でコストのかかる画像変換の必要性を回避します。

「一方、人間がタスクを実行しているビデオは、ロボットによる遠隔操作の専門知識が必要ないため、収集するのがはるかに安価です」と研究者らは論文で主張している。 学術論文.

基本的に、人々が YouTube チュートリアルを見て学ぶのと同じように、これらの研究者も ビデオを使用して 彼らのアプローチは、従来のロボットのデータ トレーニングと比較して、新しいテスト設定での成功率を 58% も向上させました。

これらの画期的な研究は集合的に、人間の能力に似た微妙な物体操作が可能なロボットへの道を切り開きます。 このような進歩は、製造ラインから手術室に至るまで、業界を再定義する可能性があります。 AI を活用したロボットが外科医を支援し、精度と結果を向上させる外科手術を想像してみてください。

ですから、SF 愛好家の皆さん、恐れることはありません。 フレンドリーなヘルパー ロボットは、時折魅力的なロボットの暴言を吐く人類と共存する可能性を排除する必要はありません。 ロボットが人間の仲間を排除するのではなく、人間の仲間と口論することに固執する限り、私たちは問題を解決できるはずです。

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• 情報源： https://decrypt.co/153646/ai-researchers-are-teaching-robots-to-mimic-human-dexterity