Ce robot apprend à ramasser des tasses en apprenant d'abord une théorie de la méchanceté

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 19 mars

Malgré tous les progrès récents de l'intelligence artificielle, les robots ont encore du mal à adapter des tâches relativement simples à de nouvelles situations. Prenez, par exemple, ramasser une tasse et l'accrocher sur un support de tasse ; même de petits changements dans la forme, la taille, la couleur et l'orientation d'une tasse peuvent faire tomber un robot.

dans un nouveau papier , des chercheurs du MIT proposent désormais une nouvelle technique pour aider les robots à généraliser leur apprentissage avec relativement peu de données. Pour ce faire, ils entraînent un réseau neuronal pour extraire quelques points clés d'une tasse ou d'un autre objet qui doit être ramassé et placé, donnant au robot une feuille de route visuelle pour savoir comment le saisir et l'orienter. Lors des tests, ils ont découvert que le bot n'avait besoin que de trois points clés pour une tasse - un au centre de son côté, un en bas et un sur la poignée - et six points clés pour une chaussure.

Contrairement aux techniques précédentes qui nécessitaient des centaines voire des milliers d'exemples pour qu'un robot apprenne à ramasser une tasse qu'il n'a jamais vue auparavant, cette approcher n'en nécessite que quelques dizaines. Les chercheurs ont pu entraîner le réseau de neurones sur 60 scènes de mugs et 60 scènes de chaussures pour atteindre un niveau de performance similaire. Lorsque le système n'a pas réussi à détecter les talons hauts parce qu'il n'y en avait pas dans l'ensemble de données, ils ont rapidement résolu le problème en ajoutant quelques scènes étiquetées de talons hauts aux données.

L'équipe espère utiliser cette approche pour s'attaquer ensuite à des tâches plus importantes, comme décharger un lave-vaisselle ou essuyer un comptoir de cuisine.

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