Машинное обучение для роботов
Обучение роботов — это область исследований на стыке машинного обучения и робототехники . Она изучает методы, позволяющие роботу приобретать новые навыки или адаптироваться к окружающей среде с помощью обучающих алгоритмов. Воплощение робота, находящегося в физическом внедрении, одновременно создает определенные трудности (например, высокая размерность, ограничения в реальном времени для сбора данных и обучения) и возможности для руководства процессом обучения (например, сенсомоторная синергия, двигательные примитивы).
Примерами навыков, на которые нацелены алгоритмы обучения, являются сенсомоторные навыки, такие как локомоция, хватание, активная категоризация объектов , а также интерактивные навыки, такие как совместное манипулирование объектом с человеком-партнером, и лингвистические навыки, такие как обоснованное и ситуативное значение человеческого языка . Обучение может происходить либо посредством автономного самоисследования, либо под руководством учителя-человека, как, например, при обучении робота путем подражания.
Обучение роботов может быть тесно связано с адаптивным управлением , обучением с подкреплением , а также с развивающей робототехникой , которая рассматривает проблему автономного приобретения репертуаров навыков на протяжении всей жизни. Хотя машинное обучение часто используется алгоритмами компьютерного зрения , применяемыми в контексте робототехники, эти приложения обычно не называются «обучением роботов».
Имитация обучения
Многие исследовательские группы разрабатывают методы, в которых роботы обучаются путем подражания. Это включает в себя различные методы обучения с помощью демонстрации (иногда также называемые « программированием с помощью демонстрации ») и обучения через наблюдение .
Обмен приобретенными навыками и знаниями
Целью проекта Tellex «Million Object Challenge» является научить роботов обнаруживать и обрабатывать простые предметы, а также загружать свои данные в облако, чтобы другие роботы могли анализировать и использовать эту информацию. [1]
RoboBrain — это движок знаний для роботов, к которому может свободно получить доступ любое устройство, желающее выполнить задачу. База данных собирает новую информацию о задачах, которые выполняют роботы, путем поиска в Интернете, интерпретации текста на естественном языке, изображений и видео, распознавания объектов , а также взаимодействия. Проект возглавляет Ашутош Саксена из Стэнфордского университета . [2] [3]
RoboEarth — это проект, который описывают как « Всемирную паутину для роботов» — это сеть и хранилище баз данных, где роботы могут обмениваться информацией и учиться друг у друга, а также облако для аутсорсинга сложных вычислительных задач. Проект объединяет исследователей из пяти крупных университетов Германии, Нидерландов и Испании и поддерживается Европейским союзом . [4] [5] [6] [7] [8]
Google Research, DeepMind и Google X решили разрешить своим роботам делиться своим опытом. [9] [10] [11]
Смотрите также
Ссылки
- ^ Шаффер, Аманда. «10 прорывных технологий 2016: роботы, которые обучают друг друга». MIT Technology Review . Получено 4 января 2017 г.
- ^ "RoboBrain: Первая в мире система знаний для роботов". MIT Technology Review . Получено 4 января 2017 г.
- ^ Эрнандес, Даниэла. «План по созданию огромного онлайн-мозга для всех роботов мира». WIRED . Получено 4 января 2017 г.
- ^ "Европа запускает RoboEarth: 'Википедию для роботов'". USA TODAY . Получено 4 января 2017 г. .
- ^ «Европейские исследователи создали коллективный разум для роботов, и на этой неделе его продемонстрируют». Engadget. 14 января 2014 г. Получено 4 января 2017 г.
- ^ "Роботы тестируют свою собственную всемирную паутину, названную RoboEarth". BBC News. 14 января 2014 г. Получено 4 января 2017 г.
- ^ "'Википедия для роботов': Потому что ботам тоже нужен Интернет". CNET . Получено 4 января 2017 г. .
- ^ «Новая всемирная сеть позволяет роботам задавать друг другу вопросы, когда они запутываются». Popular Science. 9 марта 2013 г. Получено 4 января 2017 г.
- ^ "Google поручает роботам обучаться навыкам друг у друга с помощью облачной робототехники". allaboutcircuits.com . Получено 4 января 2017 г.
- ^ Танг, Лиам. «Следующий большой шаг Google для ИИ: заставить роботов обучать друг друга новым навыкам». ZDNet . Получено 4 января 2017 г.
- ^ «Как роботы могут приобретать новые навыки из общего опыта». Блог Google Research . Получено 4 января 2017 г.
Внешние ссылки
- Технический комитет IEEE RAS по обучению роботов (официальный сайт IEEE)
- Технический комитет IEEE RAS по обучению роботов (веб-сайт членов ТК)
- Обучение роботов в Институте интеллектуальных систем Макса Планка и Техническом университете Дармштадта
- Обучение роботов в лаборатории вычислительного обучения и управления моторикой
- Обучение гуманоидных роботов в Центре передовых исследований в области телекоммуникаций (ATR) (на английском и японском языках)
- Лаборатория алгоритмов и систем обучения в EPFL (LASA)
- Обучение роботов в Лаборатории когнитивной робототехники Юргена Шмидхубера в IDSIA и Мюнхенском техническом университете
- Проект «Гуманоид»: Питер Нордин , Технологический университет Чалмерса
- Команда Inria и Ensta ParisTech FLOWERS, Франция: автономное непрерывное обучение в области развивающей робототехники
- CITEC в Университете Билефельда, Германия
- Лаборатория Асада, кафедра адаптивных машинных систем, Высшая школа инженерии, Университет Осаки, Япония
- Лаборатория перцептивной робототехники, Массачусетский университет в Амхерсте, Амхерст, США
- Центр робототехники и нейронных систем, Плимутский университет, Плимут, Великобритания
- Лаборатория обучения роботов в Университете Карнеги-Меллона
- Проект обучения гуманоидных роботов в Боннском университете
- Система обучения и координации поведения роботов Skilligent (коммерческий продукт)
- Занятия по обучению робототехнике в Корнелльском университете
- Лаборатория обучения и взаимодействия роботов в Итальянском технологическом институте
- Обучение с подкреплением для робототехники Архивировано 2018-10-08 в Wayback Machine в Делфтском технологическом университете