قد ترغب في البحث عن منازل airbnb مع غرف كبيرة ، أو شقق مشرقة للغاية ، أو حمامات مع مغسلة مزدوجة. ولكن إذا كنت روبوتًا ، فأنت تحتاج فقط إلى هذا التنوع الصغير. السجادة هنا ، الباركيه موجود. لأنك رائد وليس مجرد سائح.
على الأقل هذا هو الحال بالنسبة للروبوتات الخاصة التي طورها فريق من جامعة كارنيجي ميلون. لتدريب آلات للتعامل مع الأشياء في العالم الحقيقي ، كانوا بحاجة إلى الوصول إلى العديد من المنازل المختلفة - أولاً كانت منازلهم الخاصة ، ثم منازل الأصدقاء ، ثم انتهت المنازل بأسعار معقولة. لذلك ، بعد تدريب الروبوتات الخاصة بهم إلى حد معين ، ذهبوا معهم للاختبار في أماكن مجهولة من Airbnb.
ونعم ، حتى سألت - عرف أصحاب المنازل لماذا كانوا يستأجرون المباني. ونعم ، أثبتت الروبوتات - التي تبدو في الأساس مثل المكانس الكهربائية الروبوتية باليد - أنها ضيوف رائعون. (مكثوا لمدة يوم ونصف ، ومعهم العديد من العلماء الذين أجروا الاختبارات). "أتذكر كيف كان الملاك مهتمين جدًا بهذا العمل ، وكانوا مهتمين برؤية كيف تتصرف الروبوتات في أماكن مختلفة من المنزل" ، تقول الروبوتات Lerrel Pinto. "قالوا إنه يمكننا استخدام الروبوتات بأمان في أجزاء أخرى من المنزل." وقد فعل الباحثون ذلك بالضبط. "كان بعضهم فضوليًا للغاية ، وشاهدوا كيف يتم ترتيب الروبوت ، وكيف يتحرك ، وسألوا عما إذا كان بإمكانه التقاط القمامة من الأرض."
لم يعرفوا كيف. ما عرفوه كيف يفعلون هو إظهار القدرة المكتسبة على التعامل مع الأشياء الجديدة التي أحضرها الباحثون معهم ، من الدباسات إلى الدمى الطرية وزجاجات الرش. وضعهم الباحثون على أسطح مختلفة وسجاد وأرضيات ، مما أعطى الروبوت الفرصة لممارسة العمل مع خلفية مختلفة.
في الواقع ، يمكن تعليم الآلات كيفية الإمساك بالأشياء بطريقتين: في محاكاة ، أو في العالم الحقيقي. المحاكاة جيدة في سرعتها. يمكنك جعل نموذج الروبوت الرقمي يبتعد عن مئات التصادمات خلال الوقت الذي يمكن فيه للآلة الحقيقية تحريك مرفقها ومعصمها قليلاً. لسوء الحظ ، لا يمكن للمرء في العالم الرقمي محاكاة العالم الحقيقي تمامًا: تبقى التجارب الفيزيائية هي الطريقة الوحيدة للتحقق من أن التدريب قادر حقًا على التعامل مع الفيزياء الحقيقية. يمكنك أيضًا استخدام التدريب على المحاكاة - عندما يتحكم شخص ما في الروبوت ، ويتعلم الروبوت ، في هذه الأثناء ، القيام بذلك ، ولكنه يتطلب الكثير من الجهد.
يتكون الاختبار الفيزيائي النهائي من إخراج الروبوت خارج البيئة المعقمة ، المعدة خصيصًا للاختبارات المعملية ، إلى عالم مضطرب وفوضوي من الناس. قال أبهيناف جوبتا ، مهندس الروبوت الذي ساعد في تطوير النظام الجديد: "نحتاج إلى أخذ الروبوتات إلى المنزل". "نحن بحاجة إلى جمع الكثير من البيانات حول التلاعب في بيئة حقيقية قد تختلف فيها الأرضيات - يمكن أن تكون سجادة أو بلاط أو لوح."
عندما قام الباحثون بتدريب الروبوتات في المنزل ، كان لديهم بالفعل بعض المعرفة المسبقة. على سبيل المثال ، لالتقاطها ، من الضروري رؤية الكائن باستخدام رؤية الجهاز ، والوصول إليه والتقاطه. السؤال هو أي مكان. يقول جوبتا: "اختار الروبوت منطقة عشوائية وحاول الضغط على أصابعه لمعرفة ما إذا كانت القبضة ناجحة". "في الواقع ، هل تمكنت من رفع الشيء من الأرض أم لا." يمكن للروبوت تحديد نجاح الالتقاط بفضل مستشعرات الطاقة المدمجة ، وكذلك صنع الكائن في اليد.
يضيف غوبتا: "في البداية ، يحدث كل شيء عن طريق الصدفة ، ولكن بعد عدة آلاف من التكرار ، يبدأ في معرفة أين تمكن من القيام بذلك وأين لا." وبالتالي ، يمكن أن يتعلم الروبوت العمل مع الأشياء الحقيقية ، ثم استخدام هذه البيانات ، في محاولة لالتقاط كل ما يأتي إليه في المنزل. على عكس المختبر ، يحدث كل شيء في ظروف إضاءة مختلفة وعلى طوابق مختلفة ، لذلك تقوم الروبوتات بجمع مجموعة أكثر ثراء من البيانات التي تمثل بدقة أكبر أماكن العمل الحقيقية للروبوتات في المستقبل - على سبيل المثال ، إذا قاموا بتنظيف شقق كبار السن. لذلك ، مرة واحدة في شقة مستأجرة - في بيئة غير مألوفة - يمكنه التكيف وليس الذعر. ونتيجة لذلك ، تمكن الروبوت من التقاط أشياء غير معروفة له في 62 ٪ من الحالات ، عندما تمكن النموذج المدرب في المختبر من 18.5 ٪ فقط من الحالات.
هذا لا يعني أن التدريب المختبري قديم. الروبوتات المعقدة القادرة على أداء المهمة مع تحمل عدة مليمترات ضرورية لدراسة السيطرة الروبوتية - ولا يزال هذا المجال يمثل مشكلة بالنسبة للروبوتات. لكن هذه الروبوتات كبيرة ومكلفة للغاية - تصل إلى عشرات الآلاف من الدولارات - حتى تتمكن من تجربتها في المنزل. قام الباحثون بتجميع روبوت أكثر نقالة للمنزل مقابل 3000 دولار فقط.
كانت هناك بعض التنازلات ، على سبيل المثال ، استخدام المحركات مع تحمل السنتيمترات ، وليس المليمترات. هذا ليس جيدًا جدًا - تخيل أنك مخطئ بسنتمتر ، محاولًا الحصول على علبة من الصودا. يقول جوبتا: "لكننا حاولنا محاكاة العشوائية". "نحن لا نحاول فقط تعلم كيفية الاستيلاء ، ولكن أيضًا لمعرفة الأخطاء التي قد تكون لدى وحدات التحكم." عندما تمكنوا من محاكاة هذا ، كانوا قادرين على تصحيح الحركات المتقلبة قليلاً للروبوت.
"يوضح العمل كيف يمكن مراعاة الحوادث في مثل هذه البيئة غير الخاضعة للسيطرة والعمل مع معدات غير مكلفة ، وفي الوقت نفسه تأخذ عملية جمع البيانات خارج المختبر. قال كزافييه بوي ، الذي يعمل في مجال تدريب الروبوتات على المحاكاة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT): `` يمكن أن يساعدك هذا في الحصول على مجموعة واسعة من البيانات القابلة للتنوع والمتنوعة والمجمعة للغاية ''.
هذا أمر رائع للروبوتات وأصحاب الشقق المستأجرة. في الواقع ، لن تجرؤ الروبوتات على ترك فوضى في شقة.