Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) разработали алгоритм, который позволяет роботам быстро осваивать новые задачи без постоянного человеческого вмешательства.
Новый подход, получивший название EES (Estimate, Extrapolate, and Situate), позволяет роботам самостоятельно оценивать свою эффективность при выполнении заданий, определять, стоит ли продолжать тренировку, и прогнозировать свои будущие результаты. Это значительно ускоряет процесс обучения и открывает новые возможности для использования роботов в различных сферах жизни.
Исследователи продемонстрировали эффективность алгоритма на роботе-собаке Spot компании Boston Dynamics. Машина научилась аккуратно размещать шарик и кольцо на наклонном столе примерно за три часа, а также освоила уборку игрушек в контейнер за два часа. Это впечатляющие результаты, учитывая, что предыдущие методы требовали значительно больше времени для обучения.
Авторы алгоритма отмечают, что EES пока имеет ограничения. Например, роботу было проще работать с низкими столами, а также использовалось специальное приспособление для упрощения захвата щетки. Кроме того, система иногда ошибалась в распознавании объектов.
Несмотря на эти ограничения, разработка ученых из MIT является значительным шагом вперед в развитии робототехники. Алгоритм EES имеет потенциал для применения в самых разных областях, от промышленности до здравоохранения и домашнего хозяйства.
Возможность быстрого обучения роботов позволит повысить эффективность их работы и расширить сферу их применения.
