reklama

Robotické paže od Googlu se učí sbírat věci jako člověk

  • Google objevil způsob, jak přiblížit schopnosti robotické paže lidské ruce
  • Klíčem není programování, ale samostatné učení pomocí neuronových sítí metodou pokus-omyl
  • Bez obrovského množství dat to ale nejde

Některé věci které jako lidé považujeme za jednoduché a běžné, jsou nesmírně náročné pro počítače a roboty. Důvodem ale není daná dovednost, ale množství dat a způsobu učení.

Typickým příkladem je sběr objektů rukama, což se učíme několik let po narození a náš mozek se na obrovském počtu pokusů snaží v rámci vlastní neuronové sítě naučit správnou koordinaci rukou a prstů dle obrazu z očí. A jak prezentovali vědci z robotické laboratoře Googlu, přesně to je ten správný směr, jak vyřešit stejný problém i u robotické paže.

14 robotů a statisíce pokusů

Vědci se dlouho snaží pokročit v oblasti sběru objektů pomocí robotické paže, což je jedna z velmi náročných disciplín robotiky. Pořádá se v ní i pravidelná soutěž pod záštitou Amazonu (Picking Challenge), který by takové řešení mohl do budoucna použít k nahrazení lidí ve vlastních skladech. I když je totiž spousta věcí už zajišťována automaticky a robotickými stroji, výběr předmětů z regálů je stále nutné řešit pomocí člověka, který dokáže předmět rychle rozpoznat, rychle vyndat a dát do balíčku k odeslání.

Aby se urychlil vývoj nového konceptu s využitím hlubokých neuronových sítí (CNN), použilo se celkem 14 dostupných univerzálních robotických paží. Každá z nich obsahuje jednu barevnou kameru (žádný trojrozměrný pohled, pouze 2D obraz) a nastavitelnou robotickou „ruku“ v sedmi směrech se dvěma robotickými „prsty“.

Jednotlivé paže měly vlastní truhlu, ve které byly rozházené různé předměty lišící se velikostí, tvary, barvami, hmotností i materiálem. Každá paže měla navíc mírně odlišné nastavení světla a dalších maličkostí, aby se rozšířila různorodost zpracovávaných dat při učení.

Klepněte pro větší obrázek
Různé světelné podmínky jednotlivých robotů

Z počátku paže napojené na zmíněné neuronové sítě neumí chytnout a zvednout žádný předmět. Teprve postupným pokusy, kdy se systém učil jaký pohyb je nutný k danému úspěšnému cíli, začaly se statistiky zlepšovat.

Počet pokusů o sbírání objektů byl ale obrovský – teprve po přibližně 800 000 takových pokusů o sebrání se začíná objevovat schopnost pokročilejší inteligence, která už v reálném čase dokáže s velmi vysokou pravděpodobností zachytit jakýkoli předmět pak ho třeba přesunout vedle a úspěšně tak dokončit úkol. Dokonce i takový, který před tím nikdy nebral. Systém se v této fázi i sám naučí například uvolnit cestu k objektu, který chce vzít.

Zlepšování každým dnem

Pokusy běžely každý den několik měsíců, přičemž data z každého dne se použila pro učení na následující den každého samostatného robota. V přepočtu se jednalo o 3 000 hodin učení, což je vzhledem k tomuto náročnému úkolu opravdu hodně dat.

A v tom je hlavní odlišnost od dřívějších přístupů. Jak se pro web Ieee.org vyjádřil Sergey Levine z Googlu, výzkum ukazuje, že v rámci těchto úkonů je efektivnější cesta minimálních znalostí na začátku a samostatné učení z obrovského množství dat, respektive vlastních pokusů. Zjednodušeně řečeno, se téměř odstraňuje programování člověkem a umělá neuronová síť se sama naučí, co potřebuje. Zkrátka „lidský přístup“.

Klepněte pro větší obrázek
Sbírané předměty byly různého kancelářského charakteru, systémy si ale musely poradit i se zcela novými objekty

Stejně jako u člověka je ale potřeba hodně dat respektive zkušeností k tomu, se dostat na určitou úroveň, která už si poté dokáže rychleji poradit s novějšími případy. A zmíněných 800 000 sebrání předmětů je stále jen začátek, protože cvičení může pokračovat ještě dále.

Zajímavostí totiž je, že se systém sám naučil i specifické techniky uchycení podle druhu materiálu – třeba podle toho, jestli je měkký nebo tvrdý. Ukazuje to na budoucí možnosti, které podobné systémy založené na umělých neuronových sítích budou schopné „vymyslet“ i v rámci složitějších úloh.

Podrobné informace k výzkumu naleznete v oficiálnímu materiálu (PDF).

Témata článku: Google, Technologie, Umělá inteligence, Roboti, Neuronová síť, Feedback, Success

17 komentářů

Nejnovější komentáře

  • ijs 4. 4. 2016 12:03:08
    DOKUD nebude umět robot, nalejt ale nepřelet, ani nedolejt vodu do...
  • Roman Vronek 3. 4. 2016 22:38:16
    Jasně viditelný balíček kondomů je podle vás "předmět kancelářského...
  • Evžen Supruk 3. 4. 2016 3:46:32
    Z dlouhodobého hlediska to může vypadat i tak že až se to dostane do...
reklama
Určitě si přečtěte

UPC překopli páteřní kabel. V Brně i druhý den nejede internet ani kabelovka

UPC překopli páteřní kabel. V Brně i druhý den nejede internet ani kabelovka

** V Brně byl velký výpadek služeb UPC ** Důvodem je překopnutý páteřní kabel ** V některých lokalitách služby stále nefungují

5.  12.  2016 | Jakub Čížek | 103

17 expertek Microsoftu předpovědělo rok 2027. Splní se alespoň něco?

17 expertek Microsoftu předpovědělo rok 2027. Splní se alespoň něco?

** Zmizí klasické vyhledávače ** Budeme programovat buňky ** Kvantové počítače překonají šifry

6.  12.  2016 | Jakub Čížek | 36

11 tipů na dobrý stolní počítač: od základu po herní mašiny

11 tipů na dobrý stolní počítač: od základu po herní mašiny

** Postavte si stolní počítač! Máme pro vás 11 vzorových sestav s rozpisem komponent ** Většina tipů cílí na hráče, věnujeme se ale i základnímu PC a počítačům na střih videa ** Nadělte si nový počítač třeba pod stromeček

5.  12.  2016 | Adam Kahánek | 74

Nejlepší notebooky nad 20 tisíc: poradíme, které teď chcete

Nejlepší notebooky nad 20 tisíc: poradíme, které teď chcete

** V notebooku s cenou nad 20 tisíc nesmí chybět kvalitní displej a rychlé úložiště ** Za dalších deset tisíc můžete dostat navíc styl nebo výkonnější komponenty ** Vybírat můžete z různých velikostí i konstrukcí

8.  12.  2016 | Stanislav Janů | 85


reklama