Hai voglia di un boccone da un franco da baseball appena grigliato? Due robot di nome Jaco e Baxter possono servirne uno. Gli ingegneri della Boston University hanno fatto un salto nell'uso dell'apprendimento automatico per insegnare ai robot a eseguire compiti complessi, un quadro che potrebbe essere applicato a una serie di compiti, come identificare macchie cancerose su mammografie o comprendere meglio i comandi vocali per riprodurre musica. Ma prima, come prova del concetto:hanno imparato a preparare l'hot dog perfetto.

I ricercatori non comprendono ancora esattamente come funzionano gli algoritmi di apprendimento automatico, beh, imparare. Quel punto cieco rende difficile applicare la tecnica a complessi, compiti ad alto rischio come la guida autonoma, dove la sicurezza è una preoccupazione. In un passo avanti pubblicato su Robotica scientifica , Calin Belta, un professore della BU College of Engineering, e i ricercatori nel suo laboratorio hanno insegnato a cucinare a due robot, assemblare, e servire gli hot dog insieme. Il loro metodo combina tecniche di apprendimento automatico e metodi formali, un'area dell'informatica tipicamente utilizzata per garantire la sicurezza, particolarmente utilizzato nell'avionica o nei software di sicurezza informatica. Queste tecniche disparate sono difficili da combinare matematicamente e da mettere insieme in un linguaggio che un robot capirà.

Belta, un professore di meccanica, sistemi, e ingegneria elettrica e informatica, e il suo team ha impiegato un ramo dell'apprendimento automatico noto come apprendimento per rinforzo. Quando un computer completa correttamente un'attività, riceve una ricompensa che guida il suo processo di apprendimento. Sebbene i passaggi del compito siano delineati in un algoritmo di "conoscenza preventiva", come eseguire esattamente questi passaggi non lo è. Quando il robot migliora nell'eseguire un passo, la sua ricompensa aumenta, creando un meccanismo di feedback che spinga il robot ad apprendere il modo migliore per, Per esempio, metti un hot dog su un panino.

L'integrazione delle conoscenze pregresse con l'apprendimento per rinforzo e i metodi formali è ciò che rende questa tecnica innovativa. Combinando queste tre tecniche, il team può ridurre la quantità di possibilità che i robot devono affrontare per imparare a cucinare, assemblare, e servire un hot dog in sicurezza. Belta vede questo lavoro come una dimostrazione di prova del loro quadro generale, e spera che andando avanti possa essere applicato ad altri compiti complessi, come la guida autonoma.