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Google 正在開(kāi)發(fā)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)完成任務(wù)的新機(jī)器人!

2019-03-29 17:10:24 | 來(lái)源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

雖然Google的機(jī)器人計(jì)劃一直不怎么順利。但 Google 并未止步,一直在投入機(jī)器人領(lǐng)域的研發(fā)。

Google 機(jī)器人研究部門最新發(fā)布的一篇博客以及紐約時(shí)報(bào)的報(bào)道中,都提到了一些新機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室接下來(lái)的發(fā)展計(jì)劃。

我們知道,投擲、滑動(dòng)、旋轉(zhuǎn)、擺動(dòng)、接球和其他運(yùn)動(dòng)技能對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)是很難完成的。但Robotics at Google這支團(tuán)隊(duì)表示,他們正在打造這樣的機(jī)器人,而他們的研究工作將為未來(lái)的機(jī)器人系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。

谷歌學(xué)生研究員Andy Zeng在博客中寫道:“盡管機(jī)器人在高效抓取物體、視覺(jué)自適應(yīng)甚至從現(xiàn)實(shí)世界經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行學(xué)習(xí)等方面已經(jīng)取得了相當(dāng)大的進(jìn)步,但機(jī)器人操作仍然需要仔細(xì)考慮如何拾取、處理和放置各種物體——尤其是在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中。但是,機(jī)器人能不能學(xué)會(huì)有利地使用動(dòng)力學(xué),培養(yǎng)物理‘直覺(jué)’,從而讓它們更有效地完成任務(wù)?”

為了回答這個(gè)問(wèn)題,研究者們合作開(kāi)發(fā)一套名為 TossingBot 的方案。這種拾取機(jī)器人可以做到將不同物體撿起并投入對(duì)應(yīng)的容器之中。這套系統(tǒng)在剛開(kāi)始運(yùn)行的時(shí)候,機(jī)械臂對(duì)著面前的物體會(huì)顯得有些束手無(wú)策。但在經(jīng)過(guò)了 14 小時(shí)的訓(xùn)練、分析和糾錯(cuò)之后,它的分揀成功率已經(jīng)可以上升到 85%。

按照 Google 的說(shuō)法,訓(xùn)練機(jī)器人準(zhǔn)確地抓取、投擲特定物品是一件很難的事。以螺絲刀為例,根據(jù)抓的位置不同,丟出去的結(jié)果也會(huì)不一樣。但通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),TossingBot 就能從獲得的經(jīng)驗(yàn)中成長(zhǎng),并且還能更好地適應(yīng)新的應(yīng)用場(chǎng)景,持續(xù)學(xué)會(huì)新的東西。這一類的技術(shù)在倉(cāng)庫(kù)或是配送中心之類的環(huán)境會(huì)有非常大的用處,比如說(shuō)亞馬遜、UPS 等等都可以視作是潛在的客戶。

研究人員承認(rèn),由于TossingBot使用嚴(yán)格的視覺(jué)數(shù)據(jù)作為輸入,如果對(duì)易碎物體進(jìn)行測(cè)試,可能會(huì)妨礙它在測(cè)試中對(duì)新物體做出反應(yīng)的能力。但是他們也表示,結(jié)合物理學(xué)和深度學(xué)習(xí),將會(huì)是未來(lái)一個(gè)有希望的方向。

Robotics at Google研發(fā)人員透露,他們還想打造一款類似《星戰(zhàn)》中 R2-D2 那樣小巧可愛(ài)的滾動(dòng)機(jī)器人,它能夠?qū)崿F(xiàn)在陌生的領(lǐng)域中通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)導(dǎo)航,同時(shí)還能做到推、拉、轉(zhuǎn)動(dòng)物體等動(dòng)作。相信這將是一個(gè)值得期待的機(jī)器人。

素材來(lái)源:Google AI Blog, NYT

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