Dieser Roboter lernt, Tassen aufzuheben, indem er zuerst eine Theorie der Mugness erlernt

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 19. März

Trotz aller jüngsten Fortschritte in der maschinellen Intelligenz haben Roboter immer noch Schwierigkeiten, relativ einfache Aufgaben an neue Situationen anzupassen. Nimm zum Beispiel einen Becher und hänge ihn an einen Becherständer; Selbst kleine Änderungen in Form, Größe, Farbe und Ausrichtung eines Bechers können einen Roboter aus der Fassung bringen.

In einem neuen Papier , schlagen Forscher am MIT jetzt eine neue Technik vor, um Robotern dabei zu helfen, ihr Lernen mit relativ wenigen Daten zu verallgemeinern. Sie tun dies, indem sie ein neuronales Netzwerk darauf trainieren, nur ein paar Schlüsselpunkte aus einer Tasse oder einem anderen Objekt zu extrahieren, das aufgenommen und platziert werden muss, und geben dem Roboter eine visuelle Straßenkarte, wie er es greifen und orientieren kann. Während des Tests stellten sie fest, dass der Bot nur drei Schlüsselpunkte für einen Becher benötigte – einen in der Mitte seiner Seite, einen am Boden und einen am Griff – und sechs Schlüsselpunkte für einen Schuh.

Im Gegensatz zu früheren Techniken, die Hunderte oder sogar Tausende von Beispielen erfordern, damit ein Roboter lernt, einen Becher aufzuheben, den er noch nie zuvor gesehen hat, ist dies der Fall sich nähern erfordert nur ein paar Dutzend. Die Forscher konnten das neuronale Netzwerk auf 60 Szenen mit Tassen und 60 Szenen mit Schuhen trainieren, um ein ähnliches Leistungsniveau zu erreichen. Als das System zunächst keine High Heels erkennen konnte, weil keine im Datensatz vorhanden waren, wurde das Problem schnell behoben, indem den Daten einige beschriftete Szenen mit High Heels hinzugefügt wurden.

Das Team hofft, den Ansatz nutzen zu können, um als nächstes größere Aufgaben zu bewältigen, wie das Ausräumen einer Spülmaschine oder das Abwischen einer Küchentheke.

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