Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) разработали новую систему PIGINet, которая направлена на улучшение возможностей бытовых роботов. Она сокращает время их планирования на 50-80 процентов.
Как это работает?
В обычных условиях бытовые роботы следуют заранее заданным алгоритмам выполнения задач, и не всегда могут справляться с изменившимися условиями. Например, робот-пылесос, запрограммированный на следование по определенному маршруту, может быть сбит с толку упавшим на пол предметом.
Система PIGINet - нейросеть, которая берет за основу «планы, изображения, цели и начальные данные», а затем изучает вероятности того, как план поставленной задачи может быть изменен, улучшен и доработан.
Команда проверила эффективность системы на кухонном роботе. Для этого ученые измерили время, которое требовалось машине для решения внезапно возникающих проблем, с PIGINet и без нее. Оказалось, что PIGINet сокращает время планирования. Эффективность действий машины возрастает на 80% в простых сценариях и на 20-50% в более сложных.
Зачем это нужно?
«Поскольку все дома разные, роботы должны уметь адаптироваться и решать проблемы, а не просто следовать алгоритму. Наша ключевая идея - позволить планировщику задач общего назначения создавать планы для возможных задач и использовать модель глубокого обучения для выбора наиболее удачных решений», - поясняет Чжутянь Ян, аспирант MIT и ведущий автор работы.
Проще говоря, благодаря PIGINet робот заранее обдумывает, что может пойти не так во время выполнения того или иного задания. И когда проблема случается, он оказывается к ней готов.
«В результате получается более эффективный, адаптирующийся и практичный бытовой робот, который может легко ориентироваться даже в сложных и динамических средах», - говорит Чжутянь Ян.
Но практическое применение PIGINet не ограничивается только домашними роботами. Теперь ученые хотят превратить PIGINet в универсальный инструмент, который позволит любым роботам лучше планировать свои действия.
