Robotten observerede mennesker og lærte at lave huslige pligter

Robotten så på, da forsker Shikhar Bahl åbnede køleskabsdøren. Han fiksede det

bevægelser, dørbevægelse, placering af køleskabet og meget mere, analyserede disse data og forberedte sig på at efterligne Bahls handlinger

Det virkede ikke i starten:nogle gange savnede han håndtaget helt, greb det på det forkerte sted eller trak den forkerte vej. Men efter flere timers øvelse lykkedes det for robotten og åbnede døren.

"Imitation– fantastisk måde at lære på", – sagde Bahl, en kandidatstuderende ved Robotics Institute (RI) ved Carnegie Mellon University's School of Computer Science.

Bahl arbejdede sammen med Deepak Pathak og AbhinavGupta, RI-fakultetet, for at udvikle en ny læringsmetode for robotter kaldet WHIRL. Dette er en effektiv algoritme til øjeblikkelig visuel simulering. Den kan lære direkte fra videooptagelser af menneskelig interaktion og generalisere denne information til at udføre nye opgaver, hvilket gør robotter velegnede til lektietræning.

Folk udfører konstant forskellige opgaver i dereshuse. Med WHIRL kan robotten observere disse opgaver og indsamle de videodata, den skal bruge for i sidste ende at bestemme, hvordan selve jobbet skal udføres.

Robotten har lært at udføre mere end 20 opgaver –fra at åbne og lukke skabslåger og skuffer til at lægge låg på en gryde, skubbe en stol og endda tage en skraldepose ud af skraldespanden. Hver gang så robotten en person udføre en opgave, og derefter trænede og lærte den at udføre den på egen hånd.