Выбор категории
Все
Технологии
Кино и мультфильмы
Музыка
Игры
Книги и живопись
Софт
Хард
Дизайн
Прочее
Архивные
Статус проекта
Все
Новый
Популярный
Успешный
Последняя капля

Новости

19 октября 2014

Робот осваивает алгоритм захвата предметов, используя краудсорсинговые подсказки

Робот осваивает алгоритм захвата предметов, используя краудсорсинговые подсказки

Иногда роботу довольно сложно выполнить действие, привычное для человека, например, взять что-нибудь в руку.

Мы вряд ли замечаем это, но процесс захвата объекта включает в себя массу элементов. С помощью датчиков роботу необходимо определить оптимальное положение пальцев на предмете и запомнить его. Робот должен научиться использовать различные стратегии для объектов разной формы, каждый раз решая вопрос размещения пальцев и силы захвата. Существует множество моделей «механической руки», которые довольно успешно справляются с задачей, но ученые продолжают искать способ по улучшению «хватательной» функции робота.

Один из способов научить робота чему-либо — это дать ему возможность воспользоваться собственным опытом. При таком алгоритме робот бродит по лаборатории и выбирает предметы, пытаясь их захватить с разной степенью успешности. Это неплохо работает, однако, команда инженеров из Орегонского университета решила ускорить процесс обучения с помощью краудсорсинга. Команда разработала трехпалую механическую руку, которая умеет брать различные предметы и слегка встряхивать их, чтобы проверить, насколько хорошо произведен захват.

В ходе эксперимента ученые предложили интернет-пользователям оценить фотографии по шкале от 1 до 5. На фотографиях были изображены различные способы захвата предметов, а юзеры должны были оценить, насколько конкретное положение руки надежно и безопасно для объекта. Всего было предложено 522 комбинации пальцев для 9 предметов из повседневной жизни. Полученные результаты были учтены при составлении новых алгоритмов захвата. Однако, робот, занимавшийся самообучением, показал лучшую результативность, чем тот, кто пользовался «советами» людей. Правда, разница показателей не слишком значительна: при контрольном значении шкалы, равном 1, «самостоятельный» робот набрал 0,766 баллов, а тот, кто пользовался «подсказками» — 0,659.

Ученые не в первый раз пользуются помощью интернет-сообщества для обучения роботов различным действиям. Например, команда инженеров из Вашингтона научила своего робота собирать различные фигуры из блоков детского конструктора. В этом ему помогали пользователи Mechanical Turk. Результаты исследований орегонской команды будут представлены в ноябре этого года на конференции, организованной Ассоциацией по развитию искусственного интеллекта.

Источник — crowdsourcing.ru

К списку новостей