Учёные обучили промышленных роботов «балету», чтобы они не мешали друг другу при совместной работе
Учёные Университетского колледжа Лондона, а также сотрудники входящих в холдинг Alphabet компаний Google DeepMind и Intrinsic разработали систему RoboBallet, которая позволяет группам роботов быстро и эффективно координировать свою работу, передаёт Financial Times.
Пять причин полюбить HONOR X8c
Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro
Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету
Пять причин полюбить HONOR Pad V9
Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные
Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия
HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники
Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл
Проект под названием RoboBallet демонстрирует, как ИИ может способствовать оптимизации промышленных процессов — исследователи давно работают над вопросом совместной работы роботов, которые часто мешают друг другу. «RoboBallet переводит промышленных роботов в режим отточенного танца, при котором каждая рука движется точно, целенаправленно и с учётом действий своих товарищей по команде. Важно не просто предотвратить столкновения, но и достичь гармонии», — рассказал участник исследовательской группы Мэтью Лай (Matthew Lai).
Наилучших результатов авторам проекта удалось достичь, переведя наборы данных в графический формат и начав моделировать сценарии с участием группы роботизированных манипуляторов. Для эффективной обработки данных использовалось обучение с подкреплением, при котором система получала «вознаграждение», когда успешно справлялась с задачей или решала её быстрее, чем раньше. RoboBallet спланировала и реализовала 40 задач с использованием восьми роботизированных рук — для сравнения, существующие системы позволяли при тех же условиях управлять лишь пятью роботами и решать только 10 задач.
Новая система, отмечают авторы исследования, способна проводить планирование новых рабочих процессов в считанные секунды, тогда как существующим на это требуется несколько дней. RoboBallet предполагает обучение принципам координации совместной работы, а не запоминание конкретных сценариев. Это позволяет задействовать её в крупномасштабных промышленных системах и свободно адаптироваться — так, кузова автомобилей на производстве могут пребывать в незначительно отличающихся положениях. Результаты исследования демонстрируют, что ИИ меняет способы передвижения и навигации роботов, позволяя им быстрее обучаться, выполнять более сложные задачи и эффективнее адаптироваться к изменениям среды, говорят авторы проекта.
Дальнейшее развитие RoboBallet будет осуществляться за счёт расширения материалов в обучающем массиве, включающем видеозаписи совместной работы роботов — аналогичным образом на текстовых архивах обучаются большие языковые модели. На реальных производственных линиях систему пока не разворачивали — она ещё не может координировать действия роботов, обладающих разными возможностями, а также управлять задачами, которые должны выполняться в определённом порядке. Но и этими навыками она в перспективе должна овладеть. Проект едва ли можно назвать неожиданным в техническом аспекте, говорят опрошенные Financial Times эксперты, но его ценность в том, что он может повысить скорость расчётов в сравнении с существующими методами. И в этом плане он представляется перспективным на практике.
