Soon You'll Be Able to Lose to This Jenga-playing Robot
Jenga ist ein Zeitvertreib, den viele Menschen auch nach mehr als ein paar Drinks genießen können, was es zu einem beliebten Bar-Spiel macht. Für Roboter bleibt das Spiel jedoch eine Herausforderung, die testet, wie sie sehen und was sie sehen Gefühl die physische Welt, eine Kombination von Fähigkeiten, die, wenn sie erst einmal beherrscht werden, weitreichende Auswirkungen haben werden, weit über den Gewinn eines freien Tabs hinaus.
Professor Alberto Rodriguez und Doktorandin Nima Fazeli vom Massachusetts Institute of Technology erzählen Inverse dass dieser Durchbruch der Schlüssel zum Training von Robotern in der realen Welt ist. Ihre Forschung wurde am Mittwoch in der Zeitschrift veröffentlicht Wissenschaftsrobotik.
Durch die Verwendung künstlicher Intelligenz ermöglichten die beiden Forscher ihrem Roboter, sowohl visuelle als auch berührende Echtzeitdaten zu verarbeiten, anstatt Hunderte von Tabellenkalkulationen zu verwenden. Diese Art der Echtzeit-Datenverarbeitung könnte eines Tages zu Fließbandrobotern führen, die mithilfe von taktilen Informationen spontan lernen können, ohne sie neu programmieren zu müssen. Inländische Bots könnten mit einem kleinen Probelauf neue Reinigungsfähigkeiten erlernen. Maschinen könnten schließlich wie Lehrlinge ausgebildet werden.
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"Die Fähigkeit, mit dem Tower mit Sorgfalt und Zuversicht zu lernen, ist der Schlüssel für die Entwicklung einer Roboter-Manipulationsfähigkeit", schreiben Rodriguez und Fazeli in einer E-Mail an Inverse. „Ein zweiter wichtiger Grund, warum wir uns für Jenga entschieden haben, ist die Dateneffizienz. Wie können wir den Roboter dazu bringen, von Dutzenden oder Hunderten von Versuchen zu lernen, anstatt von Zehntausenden oder Hunderttausenden von Versuchen? Beides ist wichtig für viele Aufgaben, die wir mit unseren Händen erledigen, und das wäre großartig, wenn Roboter uns helfen würden. Von der Zusammenstellung von Telefonen bis hin zum Sortieren von Papierkorb. “
In einem von den Forschern veröffentlichten Video stößt ein Roboterarm den Turm aus Holzblöcken an, um herauszufinden, welche Bewegungen er machen könnte; Es erkennt schnell die festsitzenden Teile und lenkt sich davon ab. Irgendwann wird es ein Jenga-Experte, der vielleicht einen Schuss darauf hat, einen (wahrscheinlich betrunkenen) Menschen zu schlagen. Dies unterscheidet sich von vielen Robotern, die heute ausschließlich auf visuelle Daten angewiesen sind.
Nun, da diese Trainingsmethode bei Jenga nachweislich zermalmt ist, liegt es an den Forschern, die Methode so zu übersetzen, dass Roboter mehr praktische Aufgaben bewältigen können. Vielleicht ist es der nächste große Test, zu lernen, wie man das Recycling von Kompostabfällen nach Sicht und Gefühl sortieren kann.
Bis dahin wird Sie dieser Roboter-Greifer bei Ihrer nächsten Jenga-Bar-Sitzung glücklich aussehen lassen.
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