Des chercheurs de l'Université de Californie du Sud ont développé une méthode pour apprendre aux robots à prédire
Lorsqu'il travaille avec des personnes, le robot doit constammentdevinez ce que la personne fera ensuite. Par exemple, si le robot pense que l'humain aura besoin d'un tournevis pour assembler la pièce suivante, il peut le récupérer à l'avance pour que l'humain n'ait pas à attendre. De cette façon, le robot peut aider les gens à terminer l'assemblage beaucoup plus rapidement.
Heramb Nemlekar, co-auteur de l'étude
Les chercheurs ont trouvé des similitudes dans la façon dontune personne particulière collectionne différents produits. Par exemple, s'il commence par la partie la plus difficile lors de l'assemblage d'un canapé IKEA, il est fort probable que la même approche sera utilisée lors de l'assemblage d'un berceau, expliquent les scientifiques.
Par conséquent, au lieu de « montrer » le robotAfin d'accomplir une tâche complexe, ils ont créé une petite tâche d'assemblage (la tâche « canonique ») que les utilisateurs peuvent accomplir rapidement et facilement. Il s'agit d'une combinaison de pièces d'un modèle d'avion simple, telles que les ailes, la queue et l'hélice.
Le robot « observait » la façon dont la personne effectuait la tâche,à l’aide d’une caméra positionnée directement au-dessus de la zone de construction. Pour détecter les pièces déplacées par des humains, le système a utilisé des AprilTags, qui sont similaires aux codes QR attachés aux pièces. Le robot a ensuite utilisé l'apprentissage automatique pour déterminer les préférences de la personne en fonction de la séquence d'actions effectuées sur la tâche canonique.
Un robot aide un homme à assembler un modèle d'avion après une formation
L'analyse a montré que sur la base d'une telle formationle système était capable de prédire les actions que les gens entreprendraient lors de l'exécution d'autres tâches avec une précision d'environ 82 %. Les chercheurs notent que l'approche classique nécessite de former le robot pour résoudre chaque tâche spécifique. La possibilité de prédire les actions des utilisateurs par analogie permettra de créer des appareils universels qui seront des assistants efficaces en production et pour les personnes handicapées.
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