Accelerare l’apprendimento di un braccio robot

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Studiando un nuovo modo di insegnare ai robot, i ricercatori di Princeton hanno scoperto che le descrizioni degli strumenti in linguaggio umano possono accelerare l’apprendimento di un braccio robotico simulato che si solleva e utilizza una varietà di strumenti.

Qual è il modo migliore per insegnare a un robot? A volte può essere semplicemente parlargli. I ricercatori dell’Università di Princeton hanno scoperto che le descrizioni degli strumenti in linguaggio umano possono accelerare l’apprendimento di un braccio robotico simulato che si solleva e usa diversi strumenti.

I risultati si basano sull’evidenza che fornire informazioni più ricche durante l’addestramento all’intelligenza artificiale (AI) può rendere i robot autonomi più adattivi alle nuove situazioni, migliorandone la sicurezza e l’efficacia.

Il metodo, chiamato Accelerated Learning of Tool Manipulation with LAnguage (ATLA), prevede di aggiungere descrizioni della forma e della funzione di uno strumento al processo di addestramento dei robot e ha migliorato la loro capacità di manipolare strumenti appena incontrati, che non erano nel set di addestramento originale.

Un meta approccio

Per gli esperimenti di apprendimento robotico simulato, il team ha selezionato un set di addestramento di 27 strumenti: da un’ascia a una spatola. Ha assegnato al braccio robotico quattro diversi compiti: spingere lo strumento, sollevare lo strumento, usarlo per spazzare un cilindro lungo un tavolo o martellare un piolo in un buco. Gli scienziati hanno sviluppato una suite di politiche utilizzando approcci di apprendimento automatico con e senza informazioni linguistiche, quindi hanno confrontato le prestazioni delle politiche su un set di test separato di nove strumenti con descrizioni accoppiate. Questo approccio è basato sul meta apprendimento, poiché il robot migliora la sua capacità di apprendere con le attività successive. Non impara solo a usare ogni strumento, ma anche a “cercare di imparare a capire le descrizioni di ciascuno di questi cento diversi strumenti, quindi quando vede il 101esimo strumento è più veloce nell’imparare a usare il nuovo strumento“, spiega Karthik Narasimhan, membro del gruppo di lavoro.

https://engineering.princeton.edu/news/2022/12/21/words-prove-their-worth-teaching-tools-robots

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