Инженеры из Университета Корё в Южной Корее разработали новую систему тестирования, которая поможет домашним роботам лучше справляться со сложными многоэтапными поручениями. Алгоритм научит машины правильно планировать уборку и не путаться в последовательности действий. Исследование опубликовано в виде препринта на arXiv.
Современные умные помощники часто испытывают трудности в реальных условиях: получив команду убраться в комнате, они понимают общую цель, но не знают, как именно взять нужный предмет, из-за чего начинают совершать хаотичные действия.
Главная трудность в обучении роботов-помощников заключается в разрыве между визуально-языковой моделью и физическим миром. Искусственный интеллект может прекрасно описать процесс уборки текстом, но передать эти инструкции механическим манипуляторам крайне сложно. Машине необходимо точно понимать габариты, вес и расположение каждой вещи в пространстве, пишет TechXplore.
Новый алгоритм тестирования устраняет этот пробел, жестко связывая планы действий с конкретными физическими объектами в помещении. Благодаря единой системе оценки разработчики смогут унифицировать тесты для умных машин вместо того, чтобы проверять их в индивидуальных лабораторных условиях. В перспективе это позволит роботам безошибочно выполнять длинные списки домашних дел.
Ранее Наука Mail рассказывала о роботизированной руке, которая способна рассчитывать силу и брать хрупкие предметы.
