Робот учится брать предметы с помощью краудсорсинга
Для обычного человека не составляет труда взять предмет и переставить его куда-либо. Для нас это просто и привычно, роботу же, не обладающему нервными окончаниями и тактильными ощущениями, сделать это крайне сложно. Перед тем как схватить «добычу», различные сенсоры, заменяющие органы чувств, должны определить, что он берет.
Затем робот должен решить, как расположить свои «пальцы» и с каким усилием сжать предмет, чтобы его удержать. Некоторые роботы уже обладают достаточно развитым хватательным рефлексом, но тем не менее технология все еще не совершенна — каждый новый предмет с другими свойствами предполагает целый ритуал обучения.
Один из способов справиться с этой проблемой — написать алгоритм, позволяющий роботу учиться на собственном опыте. Робот проводит некоторое время в лаборатории и путем проб и ошибок разбирается в хватательной технике для каждого предмета.
Доказано, что подобный вариант работает, но команда исследователей из Орегонского университета пошла дальше и предложила, по ее мнению, более быстрый и простой способ: роботизированная рука BarretHand учится «хватать» предметы посредством краудсорсинга.
Исследователи прибегли к методике интернет-голосования, участники которого должны были оценить по 5-балльной шкале, какой из 522 вариантов захвата тремя роботизированными пальцами будет наиболее эффективен для девяти различных предметов.
Увы, опубликованный отчет говорит не в пользу предложенной концепции — робот, использовавший «помощь зала», набрал 0,659 балла (по ROC-кривой), а самоучка — 0,766. Идеальный показатель равен 1 баллу. Однако небольшой разрыв внушает оптимизм, и ученые готовы продолжать исследования для доказательства правоты своей теории.
