AI Researchers Are Teaching Robots To Mimic Human Dexterity

플라톤에 의해 재발행

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연구원들은 로봇의 손재주와 촉각 감지를 향상시키는 데 엄청난 진전을 이루고 있습니다. 목표? 인간의 손처럼 정교하고 정밀하게 물체를 조작할 수 있는 로봇.

이 연구 분야의 최전선에는 MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)의 획기적인 연구가 있습니다. 팀은 로봇이 복잡한 방식으로 물체와 상호 작용하는 영역인 접촉이 많은 조작이라는 복잡한 과제를 해결했습니다.

“The main challenge for planning through contact is the hybrid nature of contact dynamics,” 연구 노트.

강화 학습은 AI가 보상과 처벌을 기반으로 모델을 훈련하는 데 사용하는 기술입니다. 연구진은 생명체가 사물을 감지하는 과정을 단순화하고 이를 원시 로봇이 복제할 수 있도록 하기 위해 '스무딩(smoothing)'이라는 일종의 강화 학습 방법을 사용했습니다.

더욱이, 샘플링 기반 모션 계획과 결합된 그들의 방법은 수많은 접점을 포함하는 보다 복잡한 조작을 위한 길을 열어줍니다. 즉, 두 손을 사용하여 물체를 조작하고 상호 작용합니다. 그들의 실험은 단 몇 분 만에 복잡한 움직임을 생성하는 능력을 보여 주었습니다. 이는 전통적인 RL 방법에서 요구하는 시간보다 훨씬 더 많은 시간이 소요되는 것입니다.

AI로 학습하는 더 많은 로봇

Parallel to this, the University of Bristol in the UK unveiled “바이터치,” a pioneering dual-arm tactile robotic system. “We propose a suite of bimanual manipulation tasks tailored towards tactile feedback: bi-pushing, bi-reorienting, and bi-gathering.” the 연구 논문 읽기. 이 시스템은 시뮬레이션과 실제의 심층 강화 학습을 통해 공동으로 물체를 밀고 능숙하게 회전시키는 등 복잡한 조작 작업을 마스터할 수 있습니다.

서부 해안의 스탠포드 대학 연구원들은 인간의 비디오 시연을 사용하여 로봇에게 복잡한 작업을 가르치고 있습니다. 마스크된 눈을 마주한 카메라 영상을 사용하는 그들의 방법은 인간과 로봇 영역 간의 값비싼 이미지 번역의 필요성을 회피합니다.

“Videos of humans performing tasks, on the other hand, are much cheaper to collect since they eliminate the need for robotic teleoperation expertise,” the researchers argue in their 학술 논문.

기본적으로 사람들이 YouTube 튜토리얼을 보고 배우는 것처럼, 이 연구자들은 비디오 사용 로봇에게 어떤 일을 수행하는 방법을 가르치는 데 사용되었으며, 이들의 접근 방식은 기존 로봇 데이터 교육에 비해 새로운 테스트 설정에서 성공률을 무려 58%나 높였습니다.

이러한 획기적인 연구는 인간의 능력과 유사한 미묘한 물체 조작이 가능한 로봇의 길을 종합적으로 열어줍니다. 이러한 발전은 제조 라인에서 수술실에 이르기까지 산업을 재정의할 수 있습니다. AI로 구동되는 로봇이 외과 의사를 보조하여 정확성과 결과를 향상시키는 수술 절차를 상상해 보십시오.

그러니 공상 과학 애호가라면 두려워하지 마세요. 친절한 도우미 로봇은 때때로 매력적인 로봇 커머전과 인류가 공존할 가능성을 배제할 필요가 없습니다. 로봇이 인간 동료를 제거하기보다는 인간 동료와 말다툼을 계속하는 한 우리는 분명해야 합니다.