研究者のシカール・バールさんが冷蔵庫のドアを開けるのをロボットは見ていた。彼はそれを直した
最初は機能しませんでした：時々、彼はハンドルを完全に逃したり、間違った場所でつかんだり、間違った方法で引っ張ったりしました。しかし、数時間の練習の後、ロボットは成功し、ドアを開けました。
「模倣」素晴らしい学習方法です」、–カーネギーメロン大学コンピューターサイエンス学部ロボット研究所（RI）の大学院生、バール氏はこう語る。
BahlはDeepakPathakおよびAbhinavと協力しましたロードアイランド州のグプタは、WHIRLと呼ばれるロボットの新しい学習方法を開発します。これは、瞬時の視覚シミュレーションのための効率的なアルゴリズムです。人間の相互作用のビデオ映像から直接学習し、その情報を一般化して新しいタスクを実行できるため、ロボットは宿題のトレーニングに最適です。
人々は常にさまざまなタスクを実行しています家。 WHIRLを使用すると、ロボットはこれらのタスクを監視し、ジョブ自体を完了する方法を最終的に決定するために必要なビデオデータを収集できます。
ロボットは 20 以上のタスクを実行することを学習しました。キャビネットのドアや引き出しの開け閉めから、鍋に蓋をする、椅子を押す、さらにはゴミ箱からゴミ袋を取り出すまで。毎回、ロボットは人間がタスクを実行するのを観察し、その後トレーニングを行って、それを自分で実行できるように学習しました。