서던캘리포니아대학교(University of Southern California) 연구진이 로봇에게 예측 능력을 가르치는 방법을 개발했습니다.
사람과 함께 일할 때 로봇은 끊임없이그 사람이 다음에 무엇을 할 것인지 추측하십시오. 예를 들어, 로봇이 인간이 다음 부품을 조립하기 위해 드라이버가 필요할 것이라고 생각하면 인간이 기다릴 필요가 없도록 미리 픽업할 수 있습니다. 이러한 방식으로 로봇은 사람들이 조립을 훨씬 더 빨리 완료하도록 도울 수 있습니다.
Heramb Nemlekar, 연구 공동 저자
연구원들은 방법에서 유사점을 발견했습니다.특정인이 다른 제품을 수집합니다. 예를 들어 그가 IKEA 소파를 조립할 때 가장 어려운 부분부터 시작한다면 유아용 침대를 조립할 때도 같은 접근 방식이 사용될 가능성이 높다고 과학자들은 설명합니다.
따라서 로봇을 "보여주는" 대신복잡한 작업을 완료하기 위해 그들은 사람들이 빠르고 쉽게 완료할 수 있는 작은 조립 작업("표준" 작업)을 만들었습니다. 날개, 꼬리, 프로펠러 등 단순한 비행기 모형의 부품을 조합한 것입니다.
로봇은 사람이 작업을 수행하는 방법을 "관찰"했습니다.빌드 영역 바로 위에 위치한 카메라를 사용합니다. 사람이 움직이는 부품을 감지하기 위해 시스템은 부품에 부착된 QR 코드와 유사한 AprilTags를 사용했습니다. 그런 다음 로봇은 기계 학습을 사용하여 표준 작업에 대해 수행되는 일련의 작업을 기반으로 사람의 선호도를 결정했습니다.
로봇은 훈련 후 사람이 비행기 모델을 조립하도록 돕습니다.
분석 결과 그러한 훈련을 바탕으로이 시스템은 사람들이 다른 작업을 수행할 때 취할 행동을 약 82%의 정확도로 예측할 수 있었습니다. 연구원들은 고전적인 접근 방식을 사용하려면 각각의 특정 작업을 해결하기 위해 로봇을 훈련해야 한다는 점에 주목합니다. 유추를 통해 사용자 행동을 예측하는 기능을 통해 생산 및 장애인을 위한 효과적인 조수가 될 범용 장치를 만들 수 있습니다.
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