Сейчас ученые начинают с записи того, как робот выполняет какое-либо действие, например, водит кистью по поверхности. Затем они снимают еще много видео с его движениями и обучают нейросеть лучшему способу реализации этой задачи.
Самое важное — это наличие большого объема данных, то есть часов видео, для обучения. Когда робот запомнит, как пользоваться кистью, он должен пройти ту же процедуру, чтобы узнать, как перемещать ложку, очки или что-то еще. Если среда изменится, то потребуется повторное обучение.
«Привычная практика повторного сбора данных с нуля для каждой новой среды, по сути, означает повторное изучение базовых знаний о мире — и это ненужное усилие», — отмечают создатели RoboNet.
RoboNet избавляет от этой необходимости. «Мы предлагаем RoboNet, открытую базу данных для обмена опытом роботов», — говорят ученые. Таким образом, любой робот сможет научиться на опыте другого.
Команда уже записала около 15 млн видеокадров с задачами, используя семь разных типов роботов с разными механизмами захвата в разных средах. По словам исследователей, роботы, обученные с помощью RoboNet, работают лучше, чем те, что были обучены традиционным способом на еще большем количестве данных.
Подписывайтесь на канал Rusbase в «Яндекс.Дзен», чтобы ничего не пропустить
Данные RoboNet доступны для любого использования. Создатели базы также надеются, что и другие исследовательские группы начнут ее дополнять.
«Эта работа является первым шагом к созданию роботизированных агентов, которые смогут работать в широком диапазоне сред и на разных аппаратных средствах», — утверждают специалисты.
У проекта есть и проблемы. Например, исследователи должны выяснить, как лучше всего использовать данные — наиболее эффективный режим обучения еще не определен. «Мы надеемся, что RoboNet вдохновит как можно большее число робототехников на улучшение алгоритмов обучения — они должны соответствовать сложности окружающего мира», — заключают создатели RoboNet.
Источник.
Источник: