| 7 мая 2020 г. — 11:08 PT
Исследователи из Facebook и Калифорнийского университета в Беркли опубликовали новую работу, демонстрирующую, как дрон может использовать ИИ для обучения управлению различными грузами при меняющихся условиях. Эта работа может пригодиться, поскольку дроны все чаще работают в ограниченном пространстве, таком как склады или промышленные объекты.
В эксперименте, о котором сообщило издание VentureBeat, исследователь управлял игрушечным дроном DJI Tello, чтобы подбирать и переносить небольшие пакеты, прикрепленные с помощью троса и магнитного захвата. Звучит достаточно просто, но существует множество переменных, которые могут помешать работе, если она будет выполняться автономно. Вес самого груза варьируется (исследователи использовали напечатанные на 3D-принтере блоки весом от 10 до 15 граммов). Также имело значение крепление. Различная длина троса приводила к разной степени вибрации, которая могла сбить маленький дрон с курса.
Это была не просто операция из точки А в точку Б. Дрон должен был летать по точным траекториям, включая обводку формы квадрата и круга в воздухе. Ему также приходилось обходить препятствия.
Учиться на учении
Во время выполнения задания дроном небольшая камера записывала процесс, делая снимок каждые четверть секунды. Эти данные поступали в итеративный процесс. Система строила модель операции, выполняла операцию, а затем записывала результат для дальнейшего улучшения модели. Этот процесс называется метаобучением. Это тип машинного обучения, при котором алгоритмы обучения оценивают метаданные об эксперименте по обучению. Алгоритмы по сути оценивают результаты предыдущего обучения, чтобы создавать лучшие модели.
В итоге дрон смог автономно летать по лаборатории, следуя траекториям, которые ему предписывали исследователи.
«Мы считаем, что это первый метаобучающий подход, продемонстрированный на реальном квадрокоптере с использованием только реальных данных обучения, который успешно показывает улучшение в замкнутой производительности по сравнению с неадаптивными методами транспортировки подвесных грузов», — написали исследователи.
По мере того как дроны и другие роботы будут работать в тесном взаимодействии с людьми в ограниченном пространстве, точность станет критически важной как для сохранения продукции, так и для обеспечения безопасности работников. Современные промышленные роботы выполняют очень специфические, заранее запрограммированные задачи, которые легко предсказать. Но поскольку роботам придется работать в более гибких и динамичных условиях, им придется развивать способность адаптироваться ко всем мелким факторам, которые могут меняться от задачи к задаче.