Обучение в облаке - дорога к умным роботам?
24.11.2015Как известно, роботизированные системы испытывают трудности, когда нужно захватить предметы, различающихся по форме, размеру и весу. Наиболее сложные антропоморфные роботы, такие как Asimo или Petman, могут самостоятельно перемещаться, однако все без исключения андроиды и отдельные “руки”, использующиеся, в основном, на производстве, сталкиваются с проблемой, если необходимо поднять и использовать новый для них предмет. На помощь приходят облачные технологии.
Исследователь Брауновского Университета, США, Стефани Тэллекс (Stefanie Tellex) учит коллаборативного робота Baxter захватывать объекты и делиться наблюдениями с другими роботами той же модели. Когда один из роботов встречает объект впервые, он сканирует его инфракрасными сенсорами, оценивает форму и выбирает подход, который можно применить, чтобы поднять объект. После небольшой виртуальной оптимизации, Бакстер поднимает объект и, в большинстве случаев, успешно - алгоритм повышает надежность на 75%, относительно стандартного протокола захвата предметов.
Следующий шаг - загрузка “опыта” робота в “облако”, которое представляет собой базу данных по изученным объектам. Сегодня в лабораториях по всему миру работают около 300 роботов Baxter. Если бы все они использовались для изучения взаимодействия с различными объектами, каждые 11 дней облако можно было бы пополнять информацией о 1 млн новых объектов.
Платформа может дорабатываться - не так давно Baxter получил “мягкий” захват, которым можно поднимать даже куриные яйца, не разбивая их. Один коллаборативный робот в базовой комплектации стоит порядка $25 тысяч.
Очень важно создать машины, которые способны поднимать и удерживать предметы без риска их уронить - такие роботы нужны не только на сборочных линиях, но и в складских помещений и не только. Не так давно мы писали про робота Tally, способного проводить аудит точек розничной торговли. Новая разработка расширяет возможности машин - в будущем они смогут самостоятельно пополнять запасы товаров на полках. Впрочем, как знать - возможно раньше распространятся технологии молекулярной сборки?