De robot keek toe terwijl onderzoeker Shikhar Bahl de koelkastdeur opende. Hij repareerde het
Het werkte eerst niet:soms miste hij het handvat helemaal, greep het op de verkeerde plaats of trok de verkeerde kant op. Maar na enkele uren oefenen lukte het de robot en opende de deur.
"Imitatie– geweldige manier om te leren", – zei Bahl, een afgestudeerde student aan het Robotics Institute (RI) van de School of Computer Science van Carnegie Mellon University.
Bahl werkte samen met Deepak Pathak en AbhinavGupta, faculteit RI, gaat een nieuwe leermethode voor robots ontwikkelen, WHIRL genaamd. Dit is een efficiënt algoritme voor onmiddellijke visuele simulatie. Het kan rechtstreeks leren van videobeelden van menselijke interactie en die informatie generaliseren om nieuwe taken uit te voeren, waardoor robots zeer geschikt zijn voor huiswerktraining.
Mensen voeren voortdurend verschillende taken uit in hunhuizen. Met WHIRL kan de robot deze taken observeren en de videogegevens verzamelen die hij nodig heeft om uiteindelijk te bepalen hoe hij de klus zelf moet klaren.
De robot heeft geleerd meer dan twintig taken uit te voeren –van het openen en sluiten van kastdeuren en laden tot het plaatsen van een deksel op een pot, het duwen van een stoel en zelfs het uit de vuilnisbak halen van een vuilniszak. Elke keer zag de robot hoe een persoon een taak uitvoerde, en trainde en leerde deze vervolgens om deze zelfstandig uit te voeren.