Google DeepMind представила новий метод навчання роботів, що дозволяє їм освоювати складні маніпуляції, такі як зав’язування шнурків, розвішування одягу і навіть ремонт інших роботів.
Зав’язування шнурків, що є простим завданням для дітей, вже довгий час залишається викликом для роботизованих систем. Проте нова платформа навчання ALOHA Unleashed у поєднанні з симулятором DemoStart допомогла подолати цю проблему. Ці системи навчають роботів виконувати тонкі маніпуляції на основі візуальних спостережень за людськими діями, що значно скорочує потребу в реальних експериментах. DemoStart дозволяє роботам навчитися виконувати завдання в симуляції, потребуючи в 100 разів менше демонстрацій порівняно з навчанням на реальних даних.
Роботи, навчені за допомогою цього підходу, продемонстрували високі показники успіху. У симуляції вони виконали понад 98% завдань, включно з маніпуляціями з кубиками, закручуванням гайок і організацією інструментів. У реальному середовищі робот успішно виконував завдання з переорієнтації об’єктів у 97% випадків, але зі складнішими завданнями, такими як під’єднання вилки до розетки, успіх становив 64%.
Завдяки таким технологіям дослідники прогнозують значне розширення функцій роботів у побуті та на виробництві. Штучний інтелект та нові методи навчання сприяють підвищенню спритності роботизованих систем, наближаючи нас до майбутнього, де роботи зможуть виконувати дедалі складніші завдання поряд із людьми.