W ostatnich latach roboty dokonały znaczących postępów w różnych dziedzinach, od produkcji po opiekę zdrowotną. Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego, roboty są teraz w stanie uczyć się nowych zadań i samodzielnie zdobywać umiejętności. Jednym z fascynujących podejść do nauczania robotów jest wykorzystanie ogromnej ilości informacji dostępnych w Internecie, w szczególności na YouTube.

Nauka poprzez obserwację

Naukowcy z Carnegie Mellon UniversITy (CMU) opracowali model, który pozwala robotom uczyć się wykonywania domowych obowiązków poprzez oglądanie filmów przedstawiających ludzi wykonujących codzienne czynności w swoich domach, takie jak odbieranie telefonu, otwieranie szuflady ITp.

Model visual-robotics bridge (vrb)

Model VRB (Visual-Robotics Bridge) wykorzystuje koncepcję „affordance”, która wyjaśnia możliwość wykonania czynności na obiekcie. VRB definiuje, gdzie i jak robot może oddziaływać z obiektem w oparciu o zachowanie człowieka. Na przykład, obserwując człowieka otwierającego szufladę, robot identyfikuje punkty styku (uchwyt) i kierunek ruchu szuflady (prosto z punktu wyjścia). Po obejrzeniu kilku filmów przedstawiających ludzi otwierających szuflady, robot może określić, jak otworzyć każdą szufladę.

Nauczanie robotów na dużą skalę

Naukowcy wykorzystali duże zbiory danych wideo, takie jak Ego4d i Epic KITchen, do trenowania robotów. Zbiory te zostały opracowane w celu nauczenia programów AI rozpoznawania ludzkich czynności. Następnie wykorzystali affordance, aby roboty zrozumiały punkty styku i kroki, które składają się na daną czynność. Wreszcie przetestowali dwa platformy robotyczne w wielu rzeczywistych środowiskach przez 200 godzin. Oba roboty z powodzeniem wykonały 12 zadań, które ludzie wykonują codziennie w swoich domach, takich jak otwieranie puszki z zupą, odbieranie telefonu, podnoszenie pokrywki, otwieranie drzwi, wysuwanie szuflady ITp.

Przyszłość robotów

Naukowcy mają nadzieję, że w przyszłości będą mogli wykorzystać VRB do trenowania robotów do wykonywania bardziej złożonych zadań wieloetapowych. Model ten otwiera nowe możliwości dla robotyki i może przyczynić się do rozwoju inteligentnych i autonomicznych robotów, które będą w stanie wykonywać różnorodne zadania w naszym codziennym życiu.

Zalety uczenia się od youtube’a

Uczenie robotów poprzez oglądanie filmów na YouTube ma wiele zalet:

– Dostępność: YouTube oferuje ogromną ilość filmów przedstawiających ludzi wykonujących różne czynności, co zapewnia bogaty zasób danych do nauki.
– Skalowalność: Model VRB jest skalowalny i może być wykorzystany do trenowania robotów do wykonywania szerokiej gamy zadań.
– Efektywność: Model VRB pozwala robotom uczyć się szybko i bez konieczności bezpośredniego uczenia przez człowieka.

Wpływ na przyszłość

Roboty uczące się od YouTube’a mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki ludzie wykonują domowe obowiązki. W przyszłości roboty mogą stać się nieodzownymi pomocnikami w naszych domach, ułatwiając nam codzienne życie i uwalniając czas na inne czynności.