南カリフォルニア大学の研究者は、ロボットに予測を教える方法を開発した
人と協力するとき、ロボットは常に次のことを行う必要があります。その人が次に何をするかを推測します。たとえば、次の部品を組み立てるには人間がドライバーが必要だとロボットが判断した場合、ロボットは事前にドライバーを受け取ることができるため、人間は待つ必要がありません。このようにして、ロボットは人々がより早く組み立てを完了できるように支援します。
Heramb Nemlekar、研究共著者
研究者らは、以下の点で類似点を発見しました。特定の人がさまざまな製品を収集しています。たとえば、IKEAのソファを組み立てるときに最も難しい部分から始めた場合、ベビーベッドを組み立てるときにも同じアプローチが使用される可能性が高いと科学者たちは説明しています。
したがって、ロボットを「見せる」のではなく、複雑なタスクを完了するために、人々が素早く簡単に完了できる小さな組み立てタスク (「標準」タスク) を作成しました。翼、尾翼、プロペラなどの単純な飛行機モデルのパーツを組み合わせたものです。
ロボットは人間がどのようにタスクを実行するかを「観察」し、ビルドエリアの真上に配置されたカメラを使用します。人間が動かしている部品を検出するために、システムは部品に付けられた QR コードに似た AprilTag を使用しました。次に、ロボットは機械学習を適用し、標準タスクで実行される一連のアクションに基づいて人の好みを判断しました。
ロボットは訓練後に人間が飛行機モデルを組み立てるのを手伝う
分析の結果、このようなトレーニングに基づいて、このシステムは、人々が他のタスクを実行するときに取る行動を約 82% の精度で予測できました。研究者らは、古典的なアプローチでは、それぞれの特定のタスクを解決するためにロボットを訓練する必要があると指摘しています。ユーザーの行動を類推して予測する機能により、生産現場や障害のある人にとって効果的なアシスタントとなる汎用デバイスの作成が可能になります。
続きを読む：
科学者たちは、地球に似た惑星からの奇妙な電波信号の性質を解明しました
専門家は、2100年までに地球上に何人の人々が住むかを予測しています
地球の「宇宙の裏庭」に潜む新しいタイプのブラックホールが発見される