Создатели системы уверены, что подобная технология может быть востребована в широком ряде сфер.
Microsoft и Сбербанк создали робота, способного обращаться с предметами почти как человек. Как следует из презентационного ролика подразделения Sberbank Robotics Laboratory, робот может взаимодействовать с объектами, меняющими свою физическую форму, например, с мешками с сыпучим содержимым. В отличие от захвата чего-то твердого манипуляции с такими предметами из-за нестабильного центра тяжести требуют постоянного вычисления изменяющегося положения и ориентации захватного устройства в каждом отдельном случае.
Обученный робот прошел серию полевых испытаний. В качестве объекта с непостоянной формой инженеры Сбера во время эксперимента использовали инкассаторские мешки с железными монетами весом до шести килограммов. Разработчики научили робота-манипулятора выгружать эти мешки из мобильных тележек для их последующей обработки в счетных машинах. По итогам тестирования система продемонстрировала точность в пределах 95%. Это, по мнению специалистов, практически готовое решение, способное взаимодействовать с людьми и при этом заменять их при выполнении механически сложной рутинной работы.
Процесс работы над проектом проходил в три этапа. Первый – разработка реалистичной симуляции робототехнической установки и объектов манипуляции – деформируемых мешков с монетами с учетом их физических характеристик. Вторым этапом была интеграция симуляторов с фреймворком машинного обучения с подкреплением и проведение экспериментов в симуляционной среде с обучением интеллектуального агента управлению виртуальным роботом. Для этого исследователями был применен подход machine teaching (англ. «обучение машин»). Методика предполагает не только обучение посредством взаимодействия алгоритма со средой, как в классическом обучении с подкреплением, но и использование «подсказок» от человека. На этом этапе необходимо было прописать правильные опорные точки для алгоритма, на основе которых он сможет обучаться. Это позволяет значительно ускорить процесс и сделать его более эффективным. На завершающем третьем этапе обученного в симуляторах интеллектуального агента перенесли непосредственно на физического робота. В результате в Лаборатории робототехники Сбера были успешно протестированы реальные манипуляции по разгрузке тележки с мешками монет роботом.Большой взрыв знаний каждый день в вашем телефоне