Автономный робот обучается новым навыкам через практику и планирование

Вчера MIT News опубликовали статью, в которой описывается один из их новых исследовательских проектов, связанных с робототехникой. В частности, ученые из MIT разработали систему, которая позволяет роботам самостоятельно учиться и совершенствовать свои навыки путем практики.

Эта система, известная как Оценка, Экстраполяция и Размещение (EES), позволяет роботам самостоятельно решать, какие навыки практиковать, как их отрабатывать и как улучшить свою общую производительность.

Подход EES включает в себя три ключевых шага. Во-первых, робот оценивает компетентность каждого навыка, определяя, насколько вероятно, что навык приведет к желаемым результатам. Затем он экстраполирует эту компетентность, предсказывая, насколько практика улучшит навык.

Наконец, робот располагает эту улучшенную компетентность в более широком контексте своих задач, оценивая, как практика определенного навыка повлияет на его общую эффективность. Этот метод позволяет роботу самостоятельно планировать и оттачивать навыки, без необходимости переустановки окружающей среды или вмешательства человека.

Тесты в смоделированных условиях показали, что EES значительно превосходит другие методы с точки зрения эффективности использования образцов. Это означает, что для достижения одного и того же уровня мастерства требуется меньше попыток практики.

Подход также был успешно реализован в реальных условиях. В этих тестах робот продемонстрировал способность обрабатывать шумные данные и улучшать свои показатели со временем, несмотря на такие трудности, как ошибки восприятия и неудачи при выполнении навыков.

Однако система не лишена ограничений. Робот иногда сталкивается с тупиковыми ситуациями, когда он не может достичь своих целей из-за непредвиденных обстоятельств, например, когда объекты становятся недоступными или возникают ошибки в восприятии.

Кроме того, некоторые навыки подвержены сбоям, которые невозможно полностью устранить только практикой. Эти проблемы подчеркивают необходимость постоянного совершенствования и развития в системах автономных роботов.

В общем, подход EES представляет собой значительный прогресс в обучении роботов и их адаптивности, прокладывая путь к более сложным и способным автономным системам. По мере того, как исследователи продолжают работать над его ограничениями, потенциал роботов выполнять сложные задачи с минимальным участием человека становится все более реалистичным.