Roboten så på da forsker Shikhar Bahl åpnet kjøleskapsdøren. Han fikset det
Det fungerte ikke først:noen ganger bommet han helt på håndtaket, tok det på feil sted eller trakk feil vei. Men etter flere timers trening lyktes roboten og åpnet døren.
"Imitasjon– flott måte å lære på", – sa Bahl, en doktorgradsstudent ved Robotics Institute (RI) ved Carnegie Mellon University's School of Computer Science.
Bahl jobbet med Deepak Pathak og AbhinavGupta, RI-fakultetet, for å utvikle en ny læringsmetode for roboter kalt WHIRL. Dette er en effektiv algoritme for øyeblikkelig visuell simulering. Den kan lære direkte fra videoopptak av menneskelig interaksjon og generalisere denne informasjonen til å utføre nye oppgaver, noe som gjør roboter godt egnet for lekseopplæring.
Folk utfører hele tiden ulike oppgaver i dereshus. Med WHIRL kan roboten observere disse oppgavene og samle inn videodataene den trenger for til slutt å finne ut hvordan den skal fullføre selve jobben.
Roboten har lært å utføre mer enn 20 oppgaver –fra å åpne og lukke skapdører og skuffer til å sette lokk på en kjele, skyve en stol og til og med ta en søppelsekk ut av søppelbøtta. Hver gang så roboten på en person utføre en oppgave, og trente deretter og lærte å utføre den på egen hånd.