El robot observó cómo el investigador Shikhar Bahl abría la puerta del frigorífico. lo arregló
No funcionó al principio:a veces se le escapaba el mango por completo, lo agarraba en el lugar equivocado o tiraba de la manera equivocada. Pero después de varias horas de práctica, el robot tuvo éxito y abrió la puerta.
"Imitación– excelente manera de aprender", – dijo Bahl, estudiante de posgrado en el Instituto de Robótica (RI) de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon.
Bahl trabajó con Deepak Pathak y AbhinavGupta, facultad de RI, para desarrollar un nuevo método de aprendizaje para robots llamado WHIRL. Este es un algoritmo eficiente para la simulación visual instantánea. Puede aprender directamente de las imágenes de video de la interacción humana y generalizar esa información para realizar nuevas tareas, lo que hace que los robots sean adecuados para el entrenamiento de tareas.
Las personas están constantemente realizando varias tareas en sucasas Con WHIRL, el robot puede observar estas tareas y recopilar los datos de video que necesita para determinar en última instancia cómo completar el trabajo por sí mismo.
El robot ha aprendido a realizar más de 20 tareas –desde abrir y cerrar puertas de armarios y cajones hasta tapar una olla, empujar una silla e incluso sacar una bolsa de basura del cubo de basura. Cada vez, el robot observó a una persona realizar una tarea y luego se entrenó y aprendió a realizarla por sí solo.