Downcodes の編集者は、カリフォルニア大学バークレー校の BAIR 研究所の Sergey Levine 氏の研究チームが、特に実環境で複雑な操作スキルを学習するロボットのボトルネックを打破することを目的とした、HIL-SERL と呼ばれる強化学習フレームワークの開発に成功したことを知りました。 -世界環境。この技術は人間によるデモンストレーションと修正を組み合わせ、効率的な強化学習アルゴリズムを適用することで、ロボットが非常に短時間でさまざまな正確な操作を習得できるようにし、効率を大幅に向上させ、ロボット工学分野の将来の発展に新たな方向性をもたらします。
この新しいテクノロジーは、人間によるデモンストレーションと修正を効率的な強化学習アルゴリズムと組み合わせたもので、ロボットがわずか 1 ～ 2.5 時間で、動的操作、精密な組み立て、双腕の共同作業など、さまざまな正確で器用な操作タスクを習得できるようになります。
以前は、ロボットが新しいスキルを習得するのは、いたずらな子供に宿題を教えるのと同じで、段階的に教えて何度も修正する必要がありました。さらに厄介なのは、現実世界ではさまざまな状況が複雑かつ変わりやすく、ロボットの学習は遅く、すぐに忘れてしまい、誤って転倒してしまうことがよくあることです。
一連の実験の結果、HIL-SERL の効果は驚くべきものでした。さまざまな作業において、ロボットはわずか 1 ～ 2.5 時間でほぼ 100% の成功率を達成し、動作速度は以前より 2 倍近く速くなりました。
さらに重要なことは、HIL-SERL は、強化学習を使用して現実世界の画像入力に基づいて双腕の調整を実現する最初のシステムです。つまり、2 つのロボット アームが連携して、より複雑なタスクを完了できるようになります。タイミングベルトの組み立ては高度な調整が必要な作業です。
HIL-SERL の出現により、ロボット学習の大きな可能性が分かるだけでなく、将来の産業応用や研究の方向性も示されます。もしかしたら、将来的には、私たち一人ひとりが家にそのようなロボットの「見習い」を持ち、家事を手伝ってくれたり、家具を組み立ててくれたり、一緒にゲームをしてくれるようになるかもしれません。それを考えるとクールな気分になります。
もちろん、HIL-SERL にもいくつかの制限があります。たとえば、長期的な計画を必要とするタスクを処理できない場合があります。 さらに、HIL-SERL は現在、主に実験室環境でテストされており、大規模な現実のシナリオでは検証されていません。 しかし、テクノロジーの進歩により、これらの問題は徐々に解決されると信じています。
論文アドレス: https://hil-serl.github.io/static/hil-serl-paper.pdf
プロジェクトアドレス: https://hil-serl.github.io/
HIL-SERL フレームワークの画期的な進歩は、ロボット技術の開発に新たな希望をもたらし、現実世界への応用の可能性は多岐に渡ります。現時点ではまだ限界もありますが、研究と改良を続けることで、HIL-SERL は将来さらに大きな役割を果たし、人々の生活にさらなる利便性をもたらしてくれると信じています。