Industrieroboter lernt durch Versuch und Irrtum

Fanuc ist der weltweit größte Hersteller von Industrierobotern, die verstärktes Lernen einsetzen, um unabhängig herauszufinden, wie sie ihre Aufgaben erfüllen können.

In Tokio lebt in einem bescheiden aussehenden Bürogebäude ein ungewöhnlich intelligenter Industrieroboter, der von der japanischen Firma Fanuc entwickelt wurde. Geben Sie ihm die Aufgabe: Nehmen Sie die Widgets aus einer Box und legen Sie sie in eine andere, und er wird versuchen, die ganze Nacht herauszufinden, wie das geht. Am Morgen war das Auto bereits den Job genauso gut gemeistert , als ob es Spezialisten programmiert wurde berichtet technologyreview .


Fanuc zeigte sein Produkt im vergangenen Dezember auf der Tokyo International Robot Show. Industrieroboter sind in der Lage, die ihnen zugewiesenen Aufgaben mit höchster Genauigkeit und Geschwindigkeit zu lösen. In der Regel müssen sie jedoch sehr sorgfältig programmiert werden, um beispielsweise das Erfassen eines Objekts zu erlernen. Dies ist schwierig und zeitaufwändig und bedeutet, dass solche Roboter in der Regel nur nach einem streng festgelegten Algorithmus arbeiten können.

Fanucs Roboter verwendet eine Technik, die als Verstärkungslernen bekannt ist, um seine Wahrnehmung der Aufgabe zu formen. Er versucht, Objekte mit dem Manipulator zu erfassen und erfasst dabei seine Arbeit auf Video. Unabhängig vom Erfolg ihrer Aktionen erfasst die Maschine jedes Mal das Bild des Objekts, das dann verwendet wird, um den Aktionsalgorithmus mithilfe von "Deep Learning" oder Datenverarbeitung in einem neuronalen Netzwerk zu verbessern. In den letzten Jahren hat sich Deep Learning bei der Mustererkennung als effektiv erwiesen.

„Nach acht Stunden Training führt der Roboter 90 Prozent oder mehr der Aktivitäten im Rahmen des Auftrags erfolgreich aus, was mit der Programmierung durch einen Spezialisten vergleichbar ist“, erklärt Shohei Hido, Principal Fellow bei Preferred-Networks, einem in Tokio ansässigen Unternehmen für maschinelles Lernen.

Robotik-Experten glauben, dass verstärktes Lernen die Programmierung von Robotern, die in Fabriken eingesetzt werden, vereinfachen und beschleunigen kann. Anfang dieses Monats veröffentlichte Google die Details seiner eigenen Studie zum Einsatz von Verstärkungstraining, in der Roboter lernen, Objekte zu erfassen.

Im vergangenen August investierte Fanuc 7,3 Millionen US-Dollar in Preferred-Networks. Bereits im Dezember zeigten Unternehmen auf der Internationalen Ausstellung in Tokio einen selbstlernenden Roboter.

Einer der größten potenziellen Vorteile dieses Trainingsansatzes besteht darin, dass der Prozess beschleunigt werden kann, wenn mehrere Roboter parallel arbeiten und dann die erhaltenen Informationen untereinander austauschen. So können acht Roboter, die eine Stunde lang zusammenarbeiten, lernen, was eine Maschine in acht Stunden beherrschen kann. „Unser Projekt konzentriert sich auf verteiltes Lernen“, sagt Hido. "Stellen Sie sich Hunderte von Fabrikrobotern vor, die Informationen miteinander teilen."


Video zur Demonstration des Prozesses des Selbstlernens von Robotern

Diese Form des verteilten Lernens, manchmal auch als "Cloud-Robotik" bezeichnet, hat sowohl in der wissenschaftlichen Forschung als auch in der Industrie ein großes Potenzial.

"Fanuc hat eine gute Marktposition für die Entwicklung dieser Technologie, da sie Roboter an viele Fabriken auf der ganzen Welt liefern", sagte Ken Goldberg, Professor für Robotik an der University of California in Berkeley. Er fügt hinzu, dass die Cloud-Robotik in den kommenden Jahren wahrscheinlich das derzeitige Verständnis von Robotern verändern wird.

Dennoch stellt er fest, dass der Einsatz von maschinellem Lernen für die Robotik eine schwierige Aufgabe ist, da die Verwaltung des Verhaltens schwieriger ist als beispielsweise das Erkennen von Objekten in Bildern. "Reinforcement Learning ist ein großer Fortschritt bei der Mustererkennung", sagt Goldberg. „Das Problem mit der Robotik ist, dass Menschen Multithreading betreiben. Dementsprechend können wir im Gegensatz zu Robotern die notwendigen Aktionen ausführen, um eine Vielzahl von Aufgaben gleichzeitig zu lösen. “

Fanuc ist nicht der einzige, der solche Roboter entwickelt. Im Jahr 2014 die ABB - spezialisiert Schwedisch-Schweizer Unternehmen auf dem Gebiet der Elektrotechnik, Energietechnik und Informationstechnologie. Das Unternehmen investierte in das Vicarious- Projekt. Die Früchte dieser Investition sind jedoch noch nicht sichtbar.

Source: https://habr.com/ru/post/de391855/