Una lettera, blocco multicolore:un compito banale attende gli umani per raccoglierlo, giralo, lanciarlo nel palmo delle nostre mani. Per un esperto di robot, anche se, questo è un compito in salita che è difficile da scalare. La manipolazione delle mani per i robot è sempre stata una sfida.

Entra Dattilo. Un video OpenAI pubblicato lunedì, intitolato Learning Destrezza, hanno mostrato con orgoglio il loro sistema robotico, Dattilo, che è stato creato per manipolare oggetti, in un modo di prim'ordine.

L'accento è sulla parola destrezza. Le sue dita gestiscono il blocco in un modo davvero notevole, compreso girare abilmente il blocco sui suoi diversi lati. Ha imparato come ruotare il blocco in qualsiasi orientamento desiderato.

Hanno addestrato una rete neurale convoluzionale, disse Spettro IEEE di Evan Ackerman, controllare una mano d'ombra per manipolare oggetti, in sole 50 ore.

Per essere sicuro, l'altro motivo per cui la loro mano ha attirato l'interesse è che è stata elaborata in un tempo più breve. Ackerman ha sottolineato l'importanza del risparmio di tempo per le squadre di robot. (I numeri sono umilianti. Spettro IEEE menzionato 50 manipolazioni del cubo di successo come risultato di 6, 144 core CPU e 8 GPU che raccolgono 100 anni di esperienza di robot simulati in 50 ore.)

Gli esseri umani impiegano anni per raggiungere livelli "robusti" di manipolazione delle mani. Bene, robot, disse Ackerman, "non ho quel tipo di tempo. Imparare attraverso la pratica e l'esperienza è ancora la strada da percorrere per compiti complessi come questo, e la sfida è trovare un modo per imparare più velocemente e in modo più efficiente che dare a un robot qualcosa da manipolare più e più volte finché non impara cosa funziona e cosa no, che probabilmente richiederebbe circa cento anni."

Reuters ha descritto allo stesso modo perché il loro lavoro è importante:"La formazione fisica richiede mesi o anni e presenta problemi propri - ad esempio, se la mano di un robot lascia cadere un pezzo, un essere umano ha bisogno di raccoglierlo e rimetterlo a posto. Anche questo è costoso. I ricercatori hanno cercato di tagliare quegli anni di allenamento fisico e distribuirli su più computer per una simulazione software che può eseguire l'allenamento in ore o giorni, senza aiuto umano».

Un altro aspetto interessante è stato segnalato da Stephen Nellis nell'articolo di Reuters. "I ricercatori hanno iniettato rumore casuale nella simulazione del software, rendendo il mondo virtuale della mano robotica abbastanza disordinato da non essere confuso dall'imprevisto nel mondo reale."

Alzando l'asticella della manipolazione della mano, il team è riuscito a coprire le variabilità che non possono essere modellate bene. Ackerman ha scritto, "Questo include la massa e le dimensioni dell'oggetto, attrito sia della superficie dell'oggetto che della punta delle dita del robot, quanto bene sono smorzate le articolazioni del robot, forze dell'attuatore, limiti comuni, gioco del motore e rumore, e altro."

Nel loro post sul blog OpenAI, il team ha affermato di aver addestrato una mano robotica simile a quella umana a manipolare oggetti fisici "con una destrezza senza precedenti". Hanno notato come Dactyl è stato addestrato interamente alla simulazione, "adattandosi alla fisica del mondo reale utilizzando tecniche su cui abbiamo lavorato nell'ultimo anno. Dactyl impara da zero utilizzando lo stesso algoritmo e codice di apprendimento per rinforzo generico di OpenAI Five".

È possibile addestrare agenti in simulazione e farli risolvere compiti del mondo reale, loro hanno detto, senza una modellazione fisicamente accurata del mondo.

© 2018 Tech Xplore