Picą gaminantys robotai gali paskatinti automatikos pažangą

Robotų mokymas gaminti puikią picą gali būti raktas į sudėtingesnių automatizavimo problemų sprendimą.

Tyrinėtojai sukūrė robotų manipuliavimo sistema, kuri naudoja dviejų pakopų mokymosi procesą, kad robotas galėtų atlikti sudėtingas manipuliavimo tešla užduotis. Metodas, išsamiai aprašytas a naujas popierius, leidžia robotams atlikti tokius veiksmus kaip pjaustyti ir paskleisti tešlą arba rinkti tešlos gabalus nuo pjaustymo lentos.

„Gal skamba juokingai, bet picų gaminimas yra nepaprastas išbandymas robotams“, – AI tyrinėtojas Adrianas Zidaritzas, kuris nedalyvavo tyrime, sakė Lifewire interviu el. paštu. "Robotas žiūri į objektus per kamerą, todėl jis turi dirbti su dvimačiais to objekto vaizdais, bandydamas sujungti šiuos vaizdus į trimatį objektą. Dabar pridėkite tai, kad picos tešla nuolat deformuojasi, ir bandymas taps dar nepaprastesnis.

Tešlos tepimas

Robotui sunku dirbti su deformuojamu objektu, pavyzdžiui, tešla, nes tešlos forma gali keistis įvairiais būdais, kuriuos sunku pavaizduoti lygtimi. O norint iš tos tešlos sukurti naują formą, reikia kelių žingsnių ir skirtingų priemonių. Robotui sudėtinga išmokti manipuliavimo užduotį su ilga žingsnių seka, kur yra daug galimų pasirinkimų, nes mokymasis dažnai vyksta bandymų ir klaidų būdu.

Dabar mokslininkai iš MIT, Carnegie Mellon universiteto ir Kalifornijos universiteto San Diege teigia sukūrę patobulintą metodą, kaip mokyti robotus gaminti picą. Jie sukūrė robotų manipuliavimo sistemos, kuri naudoja dviejų pakopų mokymosi procesą, sistemą, kuri leistų robotui ilgą laiką atlikti sudėtingas manipuliavimo tešla užduotis.

Naujasis metodas apima „mokytojo“ algoritmą, kuris išsprendžia kiekvieną žingsnį, kurį robotas turi atlikti, kad atliktų užduotį. Tada jis apmoko „studentinį“ mašininio mokymosi modelį, kuris mokosi abstrakčių idėjų apie tai, kada ir kaip per pamoką atlikti kiekvieną reikalingą įgūdį, pavyzdžiui, naudoti kočėlą. Turėdama šias žinias, sistema sprendžia, kaip valdyti įgūdžius, kad būtų galima atlikti visą užduotį.

„Šis metodas yra artimesnis tam, kaip mes, žmonės, planuojame savo veiksmus“, – pranešime spaudai apie projektą sakė Yunzhu Li, MIT magistrantas ir vienas iš šio metodo autorių. „Kai žmogus atlieka ilgo horizonto užduotį, neužrašome visų smulkmenų. Turime aukštesnio lygio planuotoją, kuris apytiksliai nurodo, kokie yra etapai ir kai kurie tarpiniai tikslai, kuriuos turime pasiekti pakeliui, o tada mes juos įgyvendiname.

Pyrago Pi

Zidaritzas sakė, kad kuriant picos tešlą reikia stebėtinai daug matematikos. Tešlą galima apibūdinti naudojant algebrinius arba parametrinius paviršius.

„Tada kyla klausimas, kaip pasirinkti formalizmą, kuriuo būtų pavaizduotos deformacijos, paprastai diferencialinių lygčių rinkinys“, - pridūrė jis. „Čia gali būti sudėtinga, nes šios diferencialinės lygtys turi didelį skaičiavimo sudėtingumą. Picos tešla negali būti užšaldyta ore, kol robotas sprendžia, į ką ji gali deformuotis kitame žingsnyje.

Yariv Reches, „Hyper Food Robotics“, kuriančios robotizuotas greito maisto parduotuves, įkūrėjas interviu el. paštu sakė, kad manipuliuoti picos tešla yra sunkus iššūkis. Darbas su deformuojamu objektu, pavyzdžiui, tešla, yra sudėtingesnis nei tvarkymas su standžiu.

„Statiniai objektai tiriami veiksmų serijos pabaigoje, o deformuojamuose objektuose objektas yra nuolat keičiasi forma ir nuoseklumas – mokymasis yra anotacijos proceso mechanizmas, kurį reikia prisitaikyti skrydžio metu“, – jis pridėta.

Tačiau naujausi robotikos pažanga gali lemti puikių dalykų picų mėgėjams, sakė Rechesas. Maisto tvarkymas, surinkimas, gaminimas, ruošimas ir pakavimas dažnai keičia formą, kai juos tvarko robotai.

„AI integravimas į maisto ruošimą reiškia, kad visi maisto ingredientai, kurių būsena pasikeičia ir kurie turi tekėti per automatinius dozatorius, gali būti valdomi naudojant technologijas“, – pridūrė Rechesas. „Pavyzdžiui, picos įdarus, kuriuos reikia aptepti, tepti ir net pataisyti, galima tvarkyti – arba net mėsainio pyragaičius ir bandeles užtepti ir surinkti.