Jenga Robot의 비디오는 미래의 공장 봇들을위한 프로토 타입 일 수 있습니다.

젠가 (Jenga)는 많은 음료수를 마신 후에도 많은 사람들이 여전히 즐길 수있는 취미이며 인기있는 바 게임이됩니다. 그러나 로봇의 경우, 게임은 그들이 볼 수있는 방법과 테스트하는 방법을 모두 테스트하는 도전 과제입니다. 느낌 육체적 인 세계, 한 번 지배 된 기술의 조합은 자유로운 막대기 탭을 이기기 저쪽에 중요한 연루를 멀리 가지고있을 것이다.

매사추세츠 공과 대학교 (University of Technology)의 Alberto Rodriguez 교수와 대학원생 Nima Fazeli 역 이 혁신은 현실 세계에서 로봇을 훈련시키는 데 핵심입니다. 그들의 연구는 수요일에 저널에 실 렸습니다. 과학 로봇 공학.

인공 지능을 사용하여 두 연구원은 수백 개의 스프레드 시트를 제공하는 것과는 대조적으로 로봇이 실시간 시각 및 터치 데이터를 처리 할 수있게했습니다. 이러한 종류의 실시간 데이터 처리로 언젠가는 재 프로그래밍 할 필요없이 촉각 정보를 사용하여 즉각적으로 학습 할 수있는 조립 라인 로봇이 될 수 있습니다. 국내 봇은 약간의 시운전으로 새로운 청소 기술을 배울 수 있습니다. 기계는 결국 견습생처럼 훈련 될 수 있습니다.

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"타워와 상호 작용하는 방법을 배우고 자신감을 가지고 로봇 조작 기술을 개발하는 것이 중요합니다."라고 Rodriguez와 Fazeli는 이메일 역. "Jenga를 선택한 두 번째 주요 이유는 데이터 효율성입니다. 수십 또는 수십만 번의 시도가 아니라 수십 또는 수 백 번의 시도에서 로봇을 배우게하려면 어떻게해야합니까? 이 두 가지 모두 우리가 손으로하는 많은 작업에 중요하며 로봇이 우리를 도울 수있는 좋은 방법입니다. 휴대 전화를 정리하는 것부터 쓰레기를 분류하는 것까지."

연구원이 발표 한 비디오에서 로봇 팔은 가능한 한 움직일 수있는 것을 탐색하기 위해 나무 블록 탑을 찌른다. 그것은 끈적 거리는 조각을 빨리 확인하고 그것들을 제거합니다. 결국 그것은 Jenga 전문가가되어 (아마도 취한) 인간을 때릴 수있는 기회가 될 것입니다. 이것은 오늘날 많은 로봇과는 시각적 인 데이터에 의존하여 작업에 전적으로 의존합니다.

이 훈련 방법은 Jenga에서 입증되었습니다. 로봇을보다 실제적인 작업에 익숙하게하는 것은이 방법을 연구원이 연구자에게 맡기는 것이죠. 아마도 시력과 느낌에 기반한 퇴비 폐기물을 재활용 방법으로 분류하는 방법을 배우는 것은 다음 큰 테스트 일 수 있습니다.

그때까지,이 로보 틱 그리퍼는 다음번 Jenga bar 세션에서 행복하게 당신을 바보처럼 보이게 할 것입니다.

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