Al fine di completare compiti quotidiani complessi come l'utilizzo di attrezzature, cucinare o costruire mobili, i robot dovrebbero essere in grado di pianificare le proprie azioni e manipolare gli oggetti che li circondano. Finora, però, insegnare ai robot a completare compiti complicati, come quelli che richiedono una pianificazione su un periodo di tempo considerevole, si è rivelato piuttosto impegnativo, anche a causa della mancanza di ambienti simulati affidabili in cui testarli.

Con questo in testa, i ricercatori dell'Università della Carolina del Sud hanno recentemente sviluppato l'ambiente di assemblaggio dei mobili IKEA, una piattaforma di simulazione in cui i ricercatori possono testare agenti di intelligenza artificiale (AI) su complesse attività di manipolazione. Nell'ambiente in cui si sono sviluppati, presentato in un articolo prepubblicato su arXiv, gli agenti possono essere valutati su una varietà di compiti di manipolazione che implicano la costruzione e la manipolazione di diversi elementi di arredo.

"L'ambiente è progettato per far avanzare l'apprendimento per rinforzo da semplici compiti giocattolo a compiti complessi che richiedono sia una pianificazione a lungo termine che un sofisticato controllo di basso livello, " hanno scritto i ricercatori nel loro articolo.

L'assemblaggio di mobili può essere un compito impegnativo anche per l'uomo, poiché in genere richiede sia una pianificazione a lungo termine che sofisticate capacità di manipolazione. L'ambiente sviluppato dai ricercatori, che è abbastanza facile da usare, ha diverse funzioni interessanti. Poiché genera una grande quantità di dati etichettati sintetici, può essere utilizzato per addestrare modelli di visione artificiale su una vasta gamma di compiti, inclusa la stima della posa dell'oggetto, comprensione della scena, e molti altri, senza richiedere dati annotati dall'uomo.

Inoltre, l'ambiente potrebbe fungere da punto di riferimento per i metodi di apprendimento automatico progettati per l'assemblaggio di mobili o altre attività di manipolazione a lungo orizzonte, migliorare le proprie capacità di controllo e pianificazione. interessante, i dati visivi e interattivi prodotti dalla piattaforma possono essere utilizzati anche per acquisire conoscenze specifiche di dominio per altre applicazioni, come modelli fisici intuitivi.

L'ambiente di montaggio dei mobili IKEA supporta oltre 80 modelli di mobili e può essere personalizzato con immagini di sfondo, luci e texture. In definitiva, potrebbe essere visto come un banco di prova per le tecniche di apprendimento automatico progettate per fornire ai robot capacità avanzate di manipolazione degli oggetti.

Finora, l'ambiente può essere utilizzato per addestrare o testare tre robot di diverse forme e dimensioni, chiamato cursore, Sawyer e Baxter. Nel prossimo aggiornamento, però, i ricercatori prevedono anche di aggiungere il supporto per Fetch, UR, Jaco e altri famosi robot.

Nel futuro, questo ambiente personalizzabile potrebbe aprire nuove possibilità per la formazione e la valutazione di numerose tecniche di apprendimento automatico per applicazioni di robotica. Intanto, i ricercatori hanno in programma di aggiornare la piattaforma e migliorare alcune delle sue funzioni.

Ad esempio, vorrebbero aggiungere il supporto per i dispositivi di movimento 3D, consentendo agli utenti di utilizzare i robot in remoto e creare video dimostrativi utilizzando un controller VR o un mouse 3D. Questi video dimostrativi potrebbero quindi essere utilizzati per addestrare modelli di apprendimento automatico, utilizzando una strategia nota come apprendimento per imitazione.

Nelle versioni future della piattaforma, gli utenti potrebbero anche essere autorizzati a guidare i robot tramite istruzioni vocali, e potrebbe anche essere in grado di addestrare più agenti contemporaneamente. Inoltre, i robot potrebbero eventualmente essere addestrati su come utilizzare strumenti specifici, come cacciaviti e martelli.

© 2019 Science X Network