Редактор Downcodes узнал, что исследовательская группа Сергея Левина в лаборатории BAIR Калифорнийского университета в Беркли успешно разработала систему обучения с подкреплением под названием HIL-SERL, цель которой — преодолеть узкое место, связанное с обучением роботов сложным рабочим навыкам, особенно в реальных условиях. - мировые среды. Эта технология сочетает в себе демонстрацию и коррекцию человеком, а также применяет эффективные алгоритмы обучения с подкреплением, позволяя роботам освоить множество точных операций за очень короткое время, значительно повышая эффективность и обеспечивая новое направление для будущего развития области робототехники.
Эта новая технология сочетает в себе демонстрацию и коррекцию действий человека с эффективными алгоритмами обучения с подкреплением, позволяя роботам осваивать различные точные и ловкие рабочие задачи, такие как динамические манипуляции, точная сборка и совместная работа двумя руками, всего за 1–2,5 часа.
Раньше роботам было сложно освоить новые навыки. Это было похоже на то, как учить непослушного ребенка писать домашнее задание. Его приходилось учить шаг за шагом и исправлять снова и снова. Еще более неприятно то, что в реальном мире различные ситуации сложны и изменчивы, а роботы часто медленно учатся, быстро забывают и случайно переворачиваются.
После серии экспериментов эффект HIL-SERL потрясающий. В различных задачах робот достиг почти 100% успеха всего за 1–2,5 часа, а скорость работы почти в 2 раза выше, чем раньше.
Что еще более важно, HIL-SERL — это первая система, использующая обучение с подкреплением для достижения координации двух рук на основе ввода изображений в реальном мире, то есть она может позволить двум роботизированным рукам работать вместе для выполнения более сложных задач. Например, Сборка ремня ГРМ – операция, требующая высокой степени координации.
Появление HIL-SERL не только позволяет нам увидеть огромный потенциал обучения роботов, но и указывает направление для будущих промышленных приложений и исследований. Возможно, в будущем у каждого из нас дома будет такой робот-«ученик», который будет помогать нам по дому, собирать мебель и даже играть с нами в игры. Приятно об этом думать!
Конечно, HIL-SERL также имеет некоторые ограничения. Например, он может оказаться не в состоянии справиться с задачами, требующими долгосрочного планирования. Кроме того, HIL-SERL в настоящее время в основном тестируется в лабораторных условиях и не проверялся в крупномасштабных реальных сценариях. Однако я верю, что с развитием технологий эти проблемы постепенно будут решены.
Адрес бумаги: https://hil-serl.github.io/static/hil-serl-paper.pdf.
Адрес проекта: https://hil-serl.github.io/
Прорывной прогресс системы HIL-SERL принес новую надежду на развитие технологий робототехники, а перспективы ее применения в реальном мире широки. Хотя в настоящее время все еще существуют некоторые ограничения, мы считаем, что благодаря постоянным исследованиям и улучшениям HIL-SERL будет играть более важную роль в будущем и принесет больше удобства в жизнь людей.