Команда Имперского колледжа Лондона разработала метод искусственного интеллекта для обучения по имитации с небольшим количеством примеров освоение новых задач в реальном мире с минимальным количеством демонстраций.
Команда Имперского колледжа Лондона создала инновационный метод искусственного интеллекта, обучающийся по имитации с минимальным числом примеров, для эффективного освоения новых задач в реальном мире.
В постоянно меняющемся мире робототехники и искусственного интеллекта интересной и сложной задачей является то, как обучать роботов выполнять работы с полностью уникальными объектами, то есть объектами, с которыми они никогда ранее не сталкивались или взаимодействовали. Ответ на эту тему, которая давно увлекает исследователей и ученых, является ключевым для трансформации робототехники. Робот должен понимать и располагать два объекта в специфическом для задачи порядке вдоль траектории манипуляции, чтобы выполнять манипуляционные задачи, требующие взаимодействия с ними.
Роботу необходимо убедиться, что носик чайника и отверстие кружки выравниваются при наливании чая из чайника в кружку. Для успешного выполнения задачи это выравнивание является необходимым. Однако объекты одного класса часто имеют несколько отличающиеся формы, что затрудняет определение, какие именно части должны быть выровнены для выполнения определенной деятельности. Когда речь идет о обучении по имитации, эта проблема становится еще более сложной, потому что робот должен выявить задачеспецифичное выравнивание из демонстраций, не имея никакой предварительной информации о предметах или их классе.
Команда исследователей недавно рассмотрела эту проблему, рассматривая ее как задачу обучения по имитации, акцентируя внимание на условных выравниваниях на графических представлениях объектов. Команда разработала метод, который позволяет роботу осваивать новые навыки по выравниванию и взаимодействию с помощью нескольких примеров, которые служат контекстом для процесса обучения. Они назвали этот метод условным выравниванием, потому что он позволяет роботу немедленно выполнять задачу с новым набором объектов после просмотра демонстраций, что исключает необходимость в дополнительном обучении или предварительных знаниях о классе объекта.
- Как технология ‘Акустическое прикосновение’ предлагает видение через звук
- Разобрано машинное обучение
- Опыт классификации текста без обучения с помощью Scikit-LLM
В ходе своих испытаний исследователи изучили и подтвердили принятые ими решения по дизайну своей методологии. Эти тесты показали, насколько хорошо их подход работает для достижения обучения на небольшом наборе данных для различных практических задач. Их подход лучше, чем базовые техники, что демонстрирует его превосходство в гибкости и эффективности при освоении новых задач с разными объектами.
Команда разработала уникальную стратегию для решения проблемы быстрой адаптации роботов к новым предметам и выполнения задач, которые они видели на различных объектах. Они создали гибкую структуру, которая успешно выполняет обучение на небольшом наборе данных, используя графические представления и условное выравнивание, а их исследования предлагают эмпирическое доказательство этого. Подробности проекта можно найти по адресу https://www.robot-learning.uk/implicit-graph-alignment. Видео, доступные на странице проекта, служат дополнительным доказательством успешного применения подхода в реальных ситуациях.
