В свое время, для того, чтобы повысить гибкость производства, предприятия перешли к использованию станков с ЧПУ и промышленных роботов. Для дальнейшего повышения эффективности их использования, нужно ускорить перепрограммирование машин. Переналадка ускорится в несколько раз, если роботы научатся “понимать” то, как люди выполняют различные задачи, и смогут повторять их действия.

Исследователи  Мэрилендского университета в Колледж-Парке, США работают в области машинного обучения. Цель проекта - научить роботов воспроизводить наблюдаемые действия человека, раскладывая их на наборы исполнимых задач.

Источник картинки

Новый принцип обучения машины был продемонстрирован на конференции в Сент-Луисе. Робот Baxter производства Rethink Robotics проследил за тем, как человек смешивает коктейль, а затем повторил его действия. Как ожидается, алгоритм позволит роботам анализировать тысячи видео на YouTube. Это займет немало времени, однако машины обучатся ряду операций быстрее, чем если бы программисты создавали соответствующие алгоритмы самостоятельно.

Можно выделить два основных направления развития промышленных роботов. Некоторые исследователи стремятся наделить машины обучаемостью, другие - оптимизировать работу устройств вместе с людьми. В рамках первой задачи роботы учатся анализировать текстовые и видеоинструкции, вторая сводится к улучшению восприятия указаний человека.

В Институте искусственного интеллекта Университета Бремена, Германия, робот учится выпекать блины и пиццу по текстам рецептов, взятых из интернета, в частности - с сайта WikiHow. Исследователи учат роботов “понимать” тексты и находить в них инструкции, которые можно применять на практике.