Հիմնական տանողներ
- Նոր համակարգը կարող է ռոբոտին հնարավորություն տալ կատարել խմորի մանիպուլյացիայի բարդ առաջադրանքներ՝ պիցցա պատրաստելու համար:
- Հետազոտողները ասում են, որ մեթոդը կարող է բանալին լինել ավելի բարդ ավտոմատացման խնդիրների լուծման համար:
- Պիցցայի խմորի մեջ զարմանալի քանակությամբ մաթեմատիկա կա:
Ռոբոտներին հիանալի պիցցա պատրաստելու սովորեցնելը կարող է լինել ավտոմատացման ավելի բարդ խնդիրների լուծման բանալին:
Հետազոտողները ստեղծել են ռոբոտային մանիպուլյացիայի համակարգ, որն օգտագործում է երկփուլ ուսուցման գործընթաց՝ ռոբոտին հնարավորություն տալու կատարել խմորի մանիպուլյացիայի բարդ առաջադրանքներ:Մեթոդը, որը մանրամասն նկարագրված է նոր հոդվածում, թույլ է տալիս ռոբոտներին անել այնպիսի բաներ, ինչպիսիք են խմորը կտրելը և փռելը կամ խմորի կտորներ հավաքել տախտակի շուրջը:
«Դա կարող է ծիծաղելի թվալ, բայց պիցցա պատրաստելը արտասովոր փորձություն է ռոբոտների համար», - Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է AI հետազոտող Ադրիան Զիդարիցը, ով չի մասնակցել հետազոտությանը: «Ռոբոտը օբյեկտները դիտում է տեսախցիկի միջոցով, ուստի այն պետք է աշխատի այդ առարկայի երկչափ պատկերների հետ՝ փորձելով այս պատկերները միացնել եռաչափ առարկայի: Այժմ դրան ավելացրո՛ւ այն փաստը, որ պիցցայի խմորն անընդհատ գոյանում է: դեֆորմացվում է, և թեստը դառնում է ավելի արտասովոր»:
Խմորի տարածում
Ռոբոտի համար դժվար է աշխատել դեֆորմացվող առարկայի հետ, ինչպիսին խմորն է, քանի որ խմորի ձևը կարող է փոխվել բազմաթիվ ձևերով, որոնք դժվար է ներկայացնել հավասարմամբ: Եվ այդ խմորից նոր ձև ստեղծելը պահանջում է բազմաթիվ քայլեր և տարբեր գործիքների օգտագործում:Ռոբոտի համար դժվար է սովորել մանիպուլյացիայի առաջադրանքը քայլերի երկար հաջորդականությամբ, որտեղ կան բազմաթիվ հնարավոր ընտրություններ, քանի որ սովորելը հաճախ տեղի է ունենում փորձի և սխալի միջոցով:
Այժմ MIT-ի, Քարնեգի Մելլոնի համալսարանի և Սան Դիեգոյի Կալիֆոռնիայի համալսարանի գիտնականներն ասում են, որ մշակել են ռոբոտներին պիցցա պատրաստել սովորեցնելու կատարելագործված մեթոդ: Նրանք ստեղծել են ռոբոտային մանիպուլյացիայի համակարգի շրջանակ, որն օգտագործում է երկփուլ ուսուցման գործընթաց, որը կարող է ռոբոտին հնարավորություն տալ երկար ժամանակահատվածում կատարել խմորի մանիպուլյացիայի բարդ առաջադրանքներ:
Նոր մեթոդը ներառում է «ուսուցիչ» ալգորիթմ, որը լուծում է յուրաքանչյուր քայլը, որը ռոբոտը պետք է կատարի առաջադրանքն ավարտելու համար: Այնուհետև այն մարզում է «աշակերտի» մեքենայական ուսուցման մոդել, որը սովորում է վերացական գաղափարներ այն մասին, թե երբ և ինչպես պետք է գործադրել յուրաքանչյուր հմտություն, որն իրեն անհրաժեշտ է դասի ընթացքում, օրինակ՝ գլանափաթեթ օգտագործելը: Այս գիտելիքներով համակարգը պատճառաբանում է, թե ինչպես կառավարել հմտությունները՝ ամբողջ առաջադրանքն ավարտելու համար:
«Այս մեթոդը ավելի մոտ է նրան, թե ինչպես մենք՝ որպես մարդիկ պլանավորում ենք մեր գործողությունները», - ասաց Յունժու Լին, MIT-ի ասպիրանտ և մեթոդի մասին հոդվածի հեղինակներից մեկը, նախագծի մասին նորությունների թողարկումում: «Երբ մարդը կատարում է երկարաժամկետ առաջադրանք, մենք չենք գրում բոլոր մանրամասները: Մենք ունենք ավելի բարձր մակարդակի պլանավորող, որը մոտավորապես ասում է մեզ, թե որոնք են փուլերը և որոշ միջանկյալ նպատակներ, որոնք մենք պետք է հասնենք այդ ճանապարհին, և այնուհետև մենք դրանք կատարում ենք։"
The Pie of Pie
Զարմանալի քանակությամբ մաթեմատիկա է ծախսվում պիցցայի խմոր ստեղծելու համար, ասաց Զիդարիցը: Խմորը կարելի է նկարագրել հանրահաշվական կամ պարամետրային մակերեսների միջոցով։
«Այնուհետև կա ֆորմալիզմի ընտրության հարցը, որով կներկայացվեն դեֆորմացիաները, սովորաբար դիֆերենցիալ հավասարումների մի շարք», - ավելացրեց նա: «Այստեղ ամեն ինչ կարող է դժվարանալ, քանի որ այս դիֆերենցիալ հավասարումները ունեն բարձր հաշվողական բարդություն: Պիցցայի խմորը չի կարող սառչել օդում, մինչ ռոբոտը պարզում է, թե ինչի կարող է այն դեֆորմացվել հաջորդ քայլում:«
Յարիվ Ռեչեսը՝ Hyper Food Robotics-ի համահիմնադիրը, որը ռոբոտացված արագ սննդի խանութներ է կառուցում, էլ. Խմորի նման դեֆորմացվող առարկայի հետ աշխատելն ավելի բարդ է, քան կոշտը:
«Ստատիկ օբյեկտները ուսումնասիրվում են մի շարք գործողությունների ավարտին, մինչդեռ դեֆորմացվող օբյեկտներում առարկան միշտ փոխում է ձևը և հետևողականությունը. հետևաբար, սովորելը այն է, որ անոտացիայի գործընթացի մեխանիզմը պետք է հարմարվի թռիչքի ժամանակ: », - ավելացրեց նա։
Բայց ռոբոտաշինության վերջին առաջընթացը կարող է հիանալի բաների հանգեցնել պիցցայի սիրահարների համար, ասում է Ռեչեսը: Սննդի մշակումը, հավաքումը, եփելը, պատրաստումը և փաթեթավորումը հաճախ փոխում են իրենց ձևը ռոբոտների հետ աշխատելիս:
«Ինտեգրումը AI-ն սննդի պատրաստման մեջ նշանակում է, որ սննդի բոլոր բաղադրիչները, որոնք ենթարկվում են վիճակի փոփոխության և պետք է հոսեն ռոբոտացված դիսպենսերների միջով, կարող են կառավարվել տեխնոլոգիայի միջոցով», - ավելացրեց Ռեչեսը:«Օրինակ, պիցցայի լցոնումները, որոնք կիրառման, տարածման և նույնիսկ ուղղումների կարիք ունեն, կարելի է մշակել, կամ նույնիսկ համբուրգերի թխվածքաբլիթով և բուլկիով քսել և հավաքել»:
