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Jengaは、何度か飲み物を飲んでも多くの人が楽しめる娯楽で、人気のバーゲームです。しかしロボットにとっては、ゲームは彼らがどのように見ているかをテストするという挑戦のままです。 感じる 物理的な世界、一度習得したスキルの組み合わせは、無料のバータブを獲得することをはるかに超えて大きな意味を持ちます。
マサチューセッツ工科大学のAlberto Rodriguez教授と大学院生のNima Fazeliが話す 逆 この突破口が現実世界でロボットを訓練するための鍵であるということ。彼らの研究は水曜日にジャーナルに掲載されました 科学ロボティクス.
2人の研究者は、人工知能を使用することによって、数百のスプレッドシートを提供するのではなく、リアルタイムのビジュアルデータとタッチデータの両方を処理することを可能にしました。この種のリアルタイムのデータ処理は、いつか、それらを再プログラムする必要なしに、触覚情報を使用してその場で学ぶことができる組立ラインロボットにつながる可能性があります。国内のボットも、ほんの少しの試運転で新しいクリーニングスキルを習得できます。機械は最終的に見習いのように訓練することができます。
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「注意深く、自信を持ってタワーとやり取りする方法を学ぶ能力は、ロボット操作スキルを磨くための鍵です」とRodriguezとFazeliは次のように書いています。 逆 。 「Jengaを選んだ2つ目の主な理由は、データ効率です。何万または何十万もの試行ではなく、何十または何百もの試行からロボットに学習させるにはどうすればよいでしょうか。これらの両方は、私たちが私たちの手で行う多くのタスクにとって重要であり、それはロボットが私たちを手助けするのに最適です。電話の組み立てからゴミの分別まで。
研究者が発表したビデオでは、ロボットアームが木のブロックの塔を突き出して、それがどのような動きをする可能性があるのかを探っています。それはすぐに立ち往生している部分を識別し、それらを避けます。最終的には、（おそらく酔っている）人間を殴打することに打撃を与えるかもしれないJengaの専門家になります。これは今日の多くのロボットと異なり、視覚的データに頼って仕事を進めています。
この訓練方法がJengaでそれを粉砕することが証明されたので、ロボットにもっと実用的なタスクを習得させるのを助けることは研究者次第です。視力に基づいて、堆肥廃棄物からリサイクルを分類する方法を学ぶことが、おそらく次の大きなテストです。
それまでは、このロボット式グリッパーを使えば、次回のJengaバーセッションで愚かなように見えるはずです。
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