Новости НАУРР

Роботы учат движения, наблюдая за собой

Наблюдая за собственными движениями с помощью камеры, роботы могут самостоятельно изучать строение своего тела и то, как оно движется, говорится в новом исследовании ученых из Колумбийского инженерного университета. Вооружившись этими знаниями, роботы смогут не только планировать действия, но и устранять повреждения своего тела. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence.
«Подобно тому, как люди учатся танцевать, наблюдая за своим отражением в зеркале, роботы теперь используют необработанное видео для формирования кинематического самосознания», — говорит ведущий автор исследования Юхан Ху. «Наша цель — робот, который понимает собственное тело, адаптируется к повреждениям и обучается новому без постоянного программирования со стороны человека».
Большинство роботов учатся двигаться в симуляторах. Как только робот смог двигаться в виртуальной среде, его выпускают в физический мир, где он может продолжить обучение.
«Чем лучше и реалистичнее симулятор, тем легче роботу перейти от симуляции к реальности», — объясняет Липсон, соавтор статьи.
Однако создание хорошего симулятора — сложный процесс, обычно требующий участия квалифицированных инженеров. Исследователи научили робота создавать симулятор самого себя, просто наблюдая за собственным движением через камеру.
«Эта способность не только экономит усилия инженеров, но и позволяет симулятору продолжать развиваться вместе с роботом по мере его износа, повреждения и адаптации», — говорит Липсон.
В новом исследовании ученые разработали способ, позволяющий роботам автономно моделировать свои 3D-формы с помощью обычной 2D-камеры. Этот прорыв был достигнут благодаря трем системам ИИ, имитирующим работу мозга, известным как глубокие нейронные сети. Они определяют 3D-движение по 2D-видео, позволяя роботу понимать и адаптироваться к собственным движениям. Новая система также может определять изменения в теле роботов, например, сгиб руки, и помогать корректировать движения, чтобы восстановиться после симулированного повреждения.

Такая адаптивность может оказаться полезной в жизни.
«Представьте себе робота-пылесоса или персонального помощника, который заметил, что его рука согнулась после столкновения с мебелью», — говорит Ху. «Вместо того чтобы сломаться или нуждаться в ремонте, он наблюдает за собой, корректирует свои движения и продолжает работать».
Это может сделать домашних роботов более надежными — не нужно постоянно перепрограммировать их.

Другой сценарий может включать сбой в работе руки робота на автомобильном заводе.
«Вместо того чтобы останавливать производство, он может понаблюдать за собой, скорректировать свои движения и вернуться к сварке, сокращая время простоя и расходы», — говорит Ху.
Такая адаптивность сделает производство более устойчивым.

По мере того как мы передаем роботам все более важные функции, от производства до медицинского обслуживания, нам нужно, чтобы они были более устойчивыми.
«Мы, люди, не можем позволить себе постоянно ухаживать за машинами, чинить сломанные детали и регулировать производительность. Роботы должны научиться заботиться о себе сами, если они хотят стать по-настоящему полезными», — говорит Липсон. «Именно поэтому самомоделирование так важно».
В 2006 году роботы исследовательской группы могли использовать наблюдения только для создания простых симуляций себя, похожих на палочные фигурки. Примерно 10 лет назад роботы начали создавать более точные модели с помощью нескольких камер. В этом исследовании робот смог создать полную кинематическую модель самого себя, используя всего лишь короткий видеоклип с одной обычной камеры, как будто он смотрит в зеркало. Исследователи назвали новую способность «кинематическим самосознанием».
«Мы, люди, интуитивно осознаем свое тело; мы можем представить себя в будущем и визуализировать последствия наших действий задолго до того, как мы совершим их в реальности», — объясняет Липсон. «В конечном итоге мы хотели бы наделить роботов аналогичной способностью к самосозерцанию, потому что, если вы можете представить себя в будущем, нет предела вашим возможностям».
2025-03-05 09:40