Искусственный интеллект научился манипулировать объектами, увиденными впервые

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему для роботов Dense Object Nets (DON), которая взаимодействует с предметами незнакомой формы. Она виртуально раскладывает объект на составные части, запоминает его характеристики, а также способ взаимодействия с ним. Когда алгоритм сталкивается с новым предметом, то пытается понять, похожи ли его части на ранее увиденные.

Принцип работы

Система исследует объект под разными углами с помощью камер на манипуляторе, затем распознает полученные изображения и определяет координаты всех точек предмета. В среднем на анализ уходит около 20 минут.

Во время обучения исследователи показали DON кроссовок и научили систему поднимать его определенным способом. Когда алгоритм впервые видел другую обувь в иных ракурсах, он понимал, что перед ним аналогичный объект, и поднимал его таким же образом.

Другой пример — кружка с жидкостью. В отличие от большинства аналогичных систем, DON может поднять ее за ручку, даже если она стоит вертикально или вверх дном.

Использование Dense Object Nets

Создатели DON надеются, что их технология найдет применение на складах таких крупных ретейлеров, как Amazon и Walmart. Кроме того, роботы могут работать как помощники по хозяйству.

Аналоги

В марте 2018 года исследователи из США представили самого быстрого робота-сортировщика Dex-Net, который сортирует предметы на группы. Система сканирует объекты с помощью высокочувствительного датчика под управлением системы Dex-Net, а затем принимает решение, надо ли захватывать предмет. Если алгоритм не знает, как поступить с объектом, то он подвинет его и постарается рассмотреть детальнее.