Ne oldu şimdi?Araştırmacılar, robotların becerilerindeki zayıflıkları otonom bir şekilde tespit etmelerine ve daha sonra bunları geliştirmek için sistematik olarak pratik yapmalarına olanak tanıyan bir algoritma geliştirdiler. Bu, makinelere kendi ödevlerini vermekle aynı şey.
MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ve AI Enstitüsü tarafından geliştirilen yeni “Tahmin Et, Çıkar ve Yerleştir” (EES) algoritması yakın zamanda Robotik: Bilim ve Sistemler konferansında sunuldu. İşte nasıl çalıştığı:
İlk olarak, robot çevresini ve elindeki görevi (örneğin bir odayı temizlemek) değerlendirmek için görüş sistemini kullanır. Algoritma daha sonra robotun süpürme için süpürge kullanma gibi belirli eylemleri şu anda ne kadar iyi gerçekleştirebildiğini tahmin eder. EES belirli bir beceri üzerinde ek pratik yapmanın genel performansı artırabileceğini belirlerse, bu pratiği başlatır.
Araştırmacılar, EES’i, özellikle sırtında bir kol eklentisi ile bu tür görevlerde zaten güçlü bir geçmişe sahip olan Boston Dynamics’in Spot dört ayaklı robotunda test ettiler. Ancak bu sefer daha akıllıca çalıştı, daha zor değil.
Algoritma, robotun yararlı becerileri pratik etmesi ve geliştirmesi konusunda rehberlik etti. Bir denemede, EES, Spot’un eğimli bir masaya bir top ve halkayı güvenli bir şekilde nasıl yerleştireceğini yaklaşık üç saatte öğrenmesini sağladı. Başka bir denemede, robot yaklaşık iki saatlik odaklanmış pratik seanslarından sonra oyuncakları bir çöp kutusuna süpürme gibi görünüşte rastgele bir görevde ilerleme kaydetti.
Önceki çerçeveler, Spot’un bu faydalı becerilerden herhangi birinde yeterlilik kazanması için muhtemelen 10 saatten fazla zaman gerektiriyordu.
Bu görevler nispeten basit olsa da araştırmacılar, bu teknolojinin fabrikalar, kafeler, evler veya hastaneler gibi çeşitli ortamlarda performanslarını nasıl artıracaklarını öğrenen robotlar üretebileceğini belirtiyorlar.
İleriye bakıldığında, robotların sanal ve fiziksel uygulama seanslarını birleştirebilmesi için simülatörleri entegre etmeyi ve böylece öğrenme sürecini hızlandırmayı umuyorlar. Ayrıca, yalnızca izole becerilere odaklanmak yerine uygulama girişimleri dizileri üzerinde akıl yürütebilen algoritmalar geliştirmeyi hedefliyorlar.
“Robotların kendi başlarına öğrenmelerini sağlamak hem inanılmaz derecede faydalı hem de son derece zorlayıcı,” dedi Georgia Tech profesörü ve Nvidia AI’da araştırma bilimcisi olan Danfei Xu, MIT News’e. “Gelecekte, ev robotları her türlü eve satılacak ve çok çeşitli görevler gerçekleştirmeleri beklenecek. Önceden bilmeleri gereken her şeyi programlayamayız, bu yüzden iş başında öğrenebilmeleri çok önemli.”
EES gibi geri çekilebilecekleri dijital bir dojo ile yarının robotları, eski usul pratikler yoluyla insanlar kadar kolay bir şekilde yeni becerilerde ustalaşabilir. Bu proje için makale Arxiv’de bulunabilir.