Une équipe de recherche au Bair Laboratory de l'Université de Californie, Berkeley, a développé un cadre d'apprentissage de renforcement appelé Hil-Serl qui améliore considérablement la capacité des robots à acquérir des compétences opérationnelles complexes dans le monde réel. Il combine intelligemment la démonstration humaine, la correction et les algorithmes d'apprentissage de renforcement efficaces, permettant aux robots de maîtriser diverses opérations de précision en peu de temps, en percés par les goulots d'étranglement des robots lents lents et des erreurs. Cette technologie révolutionnaire devrait révolutionner la façon dont les robots apprennent et appliquent, jetant une base solide pour l'automatisation industrielle et la popularisation des robots dans la vie quotidienne.
Récemment, l'équipe de recherche de Sergey Levine du Bair Laboratory de l'Université de Californie à Berkeley a proposé un cadre d'apprentissage de renforcement appelé Hil-Serl pour résoudre le problème des compétences opérationnelles complexes d'apprentissage des robots dans le monde réel.
Cette nouvelle technologie combine la démonstration et la correction humaine avec des algorithmes d'apprentissage de renforcement efficaces, permettant aux robots de maîtriser une variété de tâches opérationnelles sophistiquées et dignes telles que le fonctionnement dynamique, l'assemblage de précision et la collaboration à deux bras en une à 2,5 heures.
Dans le passé, il était si difficile de laisser un robot acquérir de nouvelles compétences, tout comme enseigner à un enfant coquin à faire ses devoirs, qui devait être enseigné étape par étape et corrigé encore et encore. Ce qui est encore plus gênant, c'est que diverses situations dans le monde réel sont complexes et modifiables.
Le cadre Hil-Serl, c'est comme demander un "tuteur" pour le robot.
Il vous suffit de démontrer que plusieurs fois, et le robot peut effectuer diverses opérations de manière décente, de jouer avec des blocs de construction, de retourner les crêpes à l'assemblage de meubles et d'installer des circuits imprimés, c'est tout simplement omnipotent!
Afin de faire en sorte que les robots apprennent plus rapidement et meilleurs, Hil-Serl introduit également un mécanisme de correction pour l'interaction humaine-ordinateur. En termes simples, lorsqu'un robot fait une erreur, les opérateurs humains peuvent intervenir à temps pour les corriger et faire commentaire ces informations de correction au robot. De cette façon, le robot peut constamment apprendre des erreurs, éviter de faire des erreurs à plusieurs reprises et finalement devenir un vrai maître.
Après une série d'expériences, l'effet de Hil-Serl est incroyable. Dans diverses tâches, les robots ont atteint un taux de réussite de près de 100% en seulement 1 à 2,5 heures, et la vitesse de fonctionnement est près de 2 fois plus rapide qu'auparavant.
Plus important encore, Hil-Serl est le premier système à implémenter la coordination à double bras basée sur l'image en utilisant l'apprentissage du renforcement dans le monde réel, c'est-à-dire qu'il permet à deux bras de robot de travailler ensemble pour effectuer des tâches plus complexes. La courroie de synchronisation nécessite une opération hautement coordonnée.
L'émergence de Hil-Serl nous permet non seulement de voir l'énorme potentiel d'apprentissage du robot, mais souligne également l'orientation des futures applications industrielles et de la recherche. Peut-être qu'à l'avenir, chacun de nous aura un robot "apprenti" dans notre maison, qui nous aidera à faire des travaux ménagers, à rassembler des meubles et même à jouer à des jeux avec nous.
Bien sûr, Hil-Serl a également quelques limites. Par exemple, pour certaines tâches qui nécessitent une planification à long terme, cela peut sembler écrasant. De plus, actuellement HIL-Serl est principalement testé dans des environnements de laboratoire et n'a pas été vérifié à grande échelle dans des scénarios réels. Cependant, je crois qu'avec l'avancement de la technologie, ces problèmes seront progressivement résolus.
Adresse papier: https://hil-serl.github.io/static/hil-serl-paper.pdf
Adresse du projet: https://hil-serl.github.io/
En résumé, le cadre HIL-SERL a apporté des progrès significatifs dans le domaine de l'apprentissage des robots, et sa capacité d'apprentissage efficace et ses mécanismes d'interaction humain-ordinateur lui ont permis de montrer un grand potentiel dans les applications réelles. Bien qu'il y ait encore certaines limites, les perspectives de développement futurs valent la peine d'être attendues.