Это еще одно из последних роботизированных изобретений Festo, и хотя он не так визуально ошеломляет, как его летающее насекомое, многопалый захват, который учится манипулировать объектом, все еще впечатляет.
LearningGripper-это демонстрация того, как объединяются искусственный интеллект и робототехника. Четырехпалый захват начинает с того, что не знает, как повернуть шар из исходного положения, чтобы показать его логотип лицевой стороной вверх. Алгоритм обучения, основанный на обучении с подкреплением, используется для постепенного улучшения случайных попыток вращения мяча. Если последовательность движений приближает мяч к его конечному положению, то он вознаграждается и имеет более высокий шанс быть использованным снова.
Если вы считаете, что задача проста, подумайте о том, чтобы написать программу, которая управляет 12 пневматическими сильфонами, которые перемещают пальцы даже для достижения чего-то более простого, такого как вращение. Каждый палец имеет три степени свободы.
Алгоритм обучения занимает около часа, чтобы изучить задачу, но как только она будет выполнена, программа будет доступна для демонстрации второго захвата.
Потенциал роботов выйти за рамки своей роли в производственных линиях становится очевидным, как только устраняется узкое место, связанное с необходимостью их явного программирования. Механические компоненты, используемые для создания роботов и манипуляторов, становятся все дешевле, и системы, которые обучаются манипуляциям, являются очевидным следующим шагом, даже если заставить их работать по — прежнему сложно.