يتعلم الروبوت الصناعي عن طريق التجربة والخطأ

Fanuc هي أكبر مصنع في العالم للروبوتات الصناعية التي تستخدم التعلم المعزز لمعرفة كيفية إنجاز مهامها بشكل مستقل.

في طوكيو ، داخل مبنى مكاتب متواضع المظهر ، يعيش روبوت صناعي ذكي بشكل غير عادي ، طورته الشركة اليابانية Fanuc. أعطه المهمة: خذ الحاجيات من صندوق واحد ووضعها في صندوق آخر ، وسيحاول معرفة كيفية القيام بذلك طوال الليل. في الصباح ، ستتمكن الماكينة بالفعل من إتقان هذا العمل ، تمامًا كما لو كانت مبرمجة من قبل تقارير مراجعة تقنية متخصصة .


عرضت فانوك منتجها في ديسمبر الماضي في معرض الروبوت الدولي بطوكيو. الروبوتات الصناعية قادرة على حل المهام الموكلة إليها بأعلى دقة وسرعة ، ولكن ، عادة ، تحتاج إلى برمجة دقيقة للغاية للتدريس ، على سبيل المثال ، لالتقاط كائن. هذا أمر صعب ويستغرق وقتًا طويلاً ، ويعني أن هذه الروبوتات ، كقاعدة عامة ، يمكن أن تعمل فقط وفقًا لخوارزمية محددة بدقة.

يستخدم الروبوت Fanuc تقنية تعرف باسم التعلم المعزز لتشكيل تصورها للمهمة. يحاول التقاط الأشياء مع المتلاعب وخلال هذه العملية يلتقط عمله على الفيديو. في كل مرة ، بغض النظر عن نجاح أفعاله ، تلتقط الآلة صورة الكائن ، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لتحسين خوارزمية الإجراءات باستخدام "التعلم العميق" أو معالجة البيانات في شبكة عصبية. على مدى السنوات القليلة الماضية ، أثبت التعلم العميق أنه فعال في التعرف على الأنماط.

يوضح شوهي هيدو ، الزميل الرئيسي في Preferred-Networks ، وهي شركة تعلم آلي مقرها طوكيو: "بعد ثماني ساعات من التدريب ، ينفذ الروبوت بنجاح 90 بالمائة أو أكثر من الأنشطة ضمن نطاق المهمة ، وهو ما يمكن مقارنته ببرمجة أحد المتخصصين".

يعتقد خبراء الروبوتات أن التعلم المعزز يمكن أن يبسط ويسرع برمجة الروبوتات المستخدمة في المصانع. في وقت سابق من هذا الشهر ، نشرت Google تفاصيل دراستها الخاصة حول استخدام تدريبات التعزيز ، والتي تعلم الروبوتات التقاط الأشياء.

في أغسطس الماضي ، استثمرت Fanuc 7.3 مليون دولار في الشبكات المفضلة. وفي ديسمبر / كانون الأول ، عرضت الشركات روبوتًا للتعلم الذاتي في المعرض الدولي في طوكيو.

واحدة من أكبر المزايا المحتملة في هذا النهج للتدريب هو أنه يمكن تسريع العملية إذا عملت العديد من الروبوتات بالتوازي ، ثم تشارك المعلومات التي تم تلقيها فيما بينها. وبالتالي ، يمكن لثمانية روبوتات تعمل معًا لمدة ساعة أن تتعلم ما يمكن لآلة واحدة إتقانها في ثماني ساعات. يقول هيدو: "يركز مشروعنا على التعلم الموزع". "تخيل المئات من روبوتات المصانع التي تشارك المعلومات مع بعضها البعض."


فيديو يوضح عملية التعلم الذاتي للروبوت يتمتع

هذا الشكل من التعلم الموزع ، والذي يُطلق عليه أحيانًا "الروبوتات السحابية" ، بإمكانيات كبيرة سواء في البحث العلمي أو في الصناعة.

قال كين غولدبرغ ، أستاذ الروبوتات في جامعة كاليفورنيا في بيركلي: "تتمتع فانوك بموقع جيد في السوق لتطوير هذه التكنولوجيا ، حيث أنها توفر الروبوتات للعديد من المصانع في جميع أنحاء العالم". ويضيف أن الروبوتات السحابية في السنوات القادمة من المرجح أن تغير الفهم الحالي للروبوتات.

ومع ذلك ، يلاحظ أن استخدام التعلم الآلي للروبوتات مهمة صعبة ، لأن إدارة السلوك أكثر صعوبة من ، على سبيل المثال ، التعرف على الأشياء في الصور. يقول غولدبيرغ: "إن التعلم المعزز هو تقدم كبير في التعرف على الأنماط". "إن مشكلة الروبوتات هي أن الأشخاص متعددون المواضيع. وبالتالي ، على عكس الروبوتات ، نحن قادرون على تنفيذ الإجراءات اللازمة لحل عدد كبير من المهام في نفس الوقت. "

Fanuc ليست الوحيدة التي تطور مثل هذه الروبوتات. في عام 2014 ، ABB هي شركة سويدية سويسرية متخصصة في الهندسة الكهربائية وهندسة الطاقة وتكنولوجيا المعلومات. استثمرت الشركة في مشروع Vicarious. ومع ذلك ، لا تزال ثمار هذا الاستثمار غير مرئية.

Source: https://habr.com/ru/post/ar391855/