MIT создал робота, который наносит на карту 3D-объекты на ощупь

И хотя ИИ продолжает быстро развиваться, нам еще предстоит долгий путь в разработке необходимых датчиков для преобразования физического мира в данные, которые компьютер может понять. В то время как зрение и звук имели некоторое преимущество, у других наших чувств мало практического применения в цифровом мире, но это не относится к роботам.

MIT недавно создал нового робота, используя датчики GelSight, которые позволяют ему видеть объекты, к которым он прикасается, и создавать 3D-карту текстуры, чтобы лучше ее понять. Видео ниже демонстрирует, как технология GelSight, обычно используемая для аэрокосмических приложений, может «видеть», к чему она относится.

GelSight, безусловно, предлагает впечатляющие, подробные средства для перевода реального мира в цифровую информацию. Но это не делает умного робота - просто очень информативные пальцы, которые требуют интеллекта, чтобы контролировать. MIT увидел этот потенциал и создал робота с моделью искусственного интеллекта, который обучается на объектах, к которым он прикасается, используя подробные трехмерные карты, генерируемые его датчиками GelSight. Хотя робот на самом деле не видит того, к чему он прикасается, в традиционном оптическом смысле, он получает столько данных через свои датчики, что может преобразовать эти данные в визуальную информацию и извлечь из нее уроки, как и в любой обычной ориентированной на изображение сверточной нейронной сети ( CNN).

Робот MIT был обучен на 12 000 видеозаписей сенсорных данных датчика GelSight, разбитых на кадры неподвижных изображений, 200 домашних предметов. В сочетании с тактильными данными это позволяет роботу понимать материалы, к которым его сенсоры соприкасаются. В беседе с Engadget, CSAIL Ph.D. Студент и ведущий автор этого проекта объяснили, чего теперь может достичь их система:

«Глядя на сцену, наша модель может ощущать прикосновение к плоской поверхности или к острому краю. Слепое касание вокруг нашей модели может предсказать взаимодействие с окружающей средой исключительно по тактильным ощущениям. Объединение этих двух чувств может расширить возможности робота и уменьшить объем данных, которые могут нам понадобиться для выполнения задач, связанных с манипулированием и захватом объектов ».

Хотя система MIT все еще находится на ранних стадиях, она работает довольно хорошо, и это благодаря их подходу. Многие исследователи и разработчики ИИ склонны создавать модели, основанные на том, как работает человеческий мозг, но зачастую это не имеет большого смысла. В некоторых случаях мы хотим, чтобы ИИ функционировал как человек, потому что его цель - либо приблизить нас, либо помочь нам узнать больше о себе, моделируя человеческие процессы. Однако в большинстве других случаев подход к разработке ИИ путем наложения человеческой структуры сводит на нет многие нечеловеческие преимущества, которые могут предложить компьютерное программное и аппаратное обеспечение.

MIT решил использовать датчик, более точный и способный, чем любой человек, приблизить и использовать вычислительную мощность, доступную для ИИ. Делая выбор, который использует присущие компьютерам преимущества, а не навязывает человеческий подход, они создали робота, способного превзойти людей в задачах идентификации слепым прикосновением. В определенных случаях это уже достигается.

Хотя это может показаться не самой важной проблемой, касающейся, на самом деле сенсорный играет важную роль в робототехнике. В нишевых приложениях может быть использована роботизированная способность чувствовать разницу между хлопком и нейлоном, но более широкие приложения могут предложить гораздо больше. Для робота без чувства осязания все объекты ощущаются одинаково. Возможно, он сможет понять некоторые вещи визуально, но это редко бывает достаточно полезным.

Подумайте, как бы вы справились со своим днем, если бы все, к чему вы прикасались, ощущалось одинаково - или, точнее, совсем не ощущалось. Вы не знаете, какое усилие использовать при подключении кабеля. У вас не будет возможности понять практические различия между печатным изображением наждачной бумаги и самой наждачной бумагой.

Предоставляя роботу чувство осязания и способность учиться у него, этот робот может лучше судить о материалах, к которым он прикасается. Он может учиться быстрее и точнее, чем просто из стандартных визуальных эффектов. Затем он может использовать эту информацию для корректировки своих действий в соответствии с материалами, которые он обрабатывает, или, по крайней мере, это является идеальной целью на будущее. Если роботы могут понять прикосновение, они представляют меньший риск причинения непреднамеренного вреда. Прямо сейчас, если бы вы поставили перед самым умным роботом с собой воздушный шарик, они бы не знали, как его удержать, не уничтожив. Чувство осязания дает роботам возможность через хорошо обученную модель ИИ распознавать, как обращаться с различными типами объектов и действовать соответственно.

В то время как MIT создал только основу для создания более совершенных и интеллектуальных роботов, это еще один хороший шаг в правильном направлении. Робот, разработанный для понимания и включения данных, которые он получает посредством прикосновения, имеет гораздо большее значение для общей безопасности, чем тот, который этого не делает. Именно такие события создают гарантии от возможных аварий.

Главный кредит изображения: Фотография Franck V. на Unsplash

Читать далее

Новый MIT AI самостоятельно конструирует роботов

Команда считает, что RoboGrammar может указать исследователям новые направления, ведущие к более эффективным и изобретательным проектам.

Предложения ET: ноутбук Dell Inspiron 15 5000 Intel Core i7-1165G7 за 674 доллара, робот-пылесос iRobot Roomba i7 + 7550 за 599 долларов

Сегодня вы можете воспользоваться 10-процентной скидкой, чтобы купить ноутбук Dell Inspiron 15 5000 с процессором Intel Core i7-1165G7, 12 ГБ оперативной памяти и 512 ГБ NVMe SSD всего за 674 доллара. Вы также можете получить робот-пылесос Roomba i7 + от iRobot всего за 599 долларов США, что является той же ценой, что и в Киберпонедельник.

Boston Dynamics прощается с 2020 годом танцевальной вечеринкой с роботами

Однажды роботы могут танцевать на наших могилах, и у них это получится на удивление хорошо!

Аппаратные ускорители могут значительно сократить время отклика роботов

Если мы хотим создавать более совершенных роботов, нам нужно, чтобы они быстрее планировали собственное движение. Новая исследовательская группа считает, что она изобрела комбинированный метод развертывания оборудования и программного обеспечения, который может вдвое сократить существующие задержки.