Инженеры из Массачусетского технологического института разработали систему долгосрочной памяти, которая позволяет роботам быстро формировать и использовать детальную ментальную модель сложных и масштабных пространств. Результаты исследования доступны в виде препринта на портале arXiv.
Обычные роботы испытывают серьезные трудности при попытке сопоставить время и пространство. В то время как человек легко запоминает местонахождение оставленной вещи, машина не обладает долгосрочной памятью такого типа. Новая платформа решает эту проблему за счет создания подробной цифровой карты среды.
Новая система получила название DAAAM. В процессе перемещения робот фиксирует объекты вокруг себя и автоматически прикрепляет к ним текстовые описания. Он может запомнить цвет велосипеда на парковке или зафиксировать спущенную шину.
Ранее подобные вычисления занимали слишком много времени. Для ускорения работы система DAAAM объединяет соседние объекты в группы и выбирает только самые качественные кадры для анализа. Это позволяет обрабатывать данные в реальном времени непосредственно во время движения.
Для извлечения информации из базы данных авторы использовали большую языковую модель. Робот может быстро ответить на вопрос о потерянном кошельке или скульптуре у здания. В тестах новая система превзошла существующие аналоги по точности на величину до 53%.
В дальнейшем исследователи планируют научить систему фиксировать не только статичные объекты, но и важные события, которые происходят в помещении. Это позволит роботам полноценно работать бок о бок с людьми на заводах, в больницах и жилых домах, общаясь с хозяевами на равных.
Ранее Наука Mail рассказывала, что российские ученые создали систему навигации роботов при любой погоде.
