Roboty sa učia chytať už aj predmety, ktoré predtým nevideli

Ľuďom v zručnosti roboty nedokážu konkurovať a to nielen kvôli nedokonalej pohyblivosti robotických končatín. Naše majstrovstvo spočíva aj v inteligencii v kombinácii so zrakom.

V posledných rokoch sa však technológie strojového videnia zdokonaľujú a to môže robotom pomôcť aj v praktických situáciách.

Desaťročia boli roboty využívané v kontrolovaných prostrediach, ako sú montážne linky, kde dokážu opakovane spoľahlivo manipulovať s rovnakými objektmi. Vývoj v počítačovom videní umožnil síce robotom vnímať základné rozdiely medzi objektmi, ale stále dobre nerozumejú tvaru a forme objektov. Spoľahlivá manipulácia s neznámymi predmetmi im preto príliš nejde.

Inteligentné videnie

Zmeniť by to mohol výskum, ktorému sa venujú vedci v oblasti robotiky. Laboratórium Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) pri MIT vyvinulo nový systém, ktorý dáva robotom schopnosť uchopiť a zdvihnúť akýkoľvek objekt, aj keď ho predtým nevideli.

Systém CSAIL nazvaný Keypoint Affordance Manipulation (kPAM), čiže manipulácia s poskytnutými kľúčovými bodmi, funguje tak, že vytvára vizuálne mapy objektov ich zobrazením ako určitej množiny kľúčových bodov v 3D priestore.

CSAIL tvrdí, že kPAM je presnejšia ako iné podobné technológie. Tento prístup umožňuje robotu lepšie porozumieť a manipulovať s predmetmi.

Potom, čo zistí všetky potrebné súradnice objektu, určí, čo s ním môže urobiť. Napríklad, ak vidí hrnček s uškom, môže ho uchopiť a zavesiť na vešiak za toto uško. Ak zistí, že sa pozerá na topánky, môže ich odložiť na regál s topánkami.

Umožňuje dokonca vybrať konkrétny objekt z kopy podobných, čo je cenná zručnosť. Uplatní sa v strojoch, aké používajú vo svojich skladoch zásielkové spoločnosti ako Amazon.

Približujú budúcnosť

Pochopenie len o niečo viac informácií o objekte – umiestnenia niekoľkých kľúčových bodov – stačí na vytvorenie širokej škály užitočných manipulačných úloh. A táto konkrétna reprezentácia výborne funguje s najmodernejšími metódami strojového učenia, vnímania a plánovacích algoritmov, uviedol senior autor štúdie, profesor MIT Russell Tedrake.

Výskumníci dúfajú, že systém sa bude ďalej zdokonaľovať, až kým stroje vybavené technológiou kPAM nedokážu vykonávať zložitejšie úlohy. Napríklad budú schopné vyložiť nádoby a príbory z umývačky riadu a uložiť ich na svoje miesto.

Výskumníci vidia potenciálne aplikácie nielen vo výrobných prevádzkach, hoci tu by podobné roboty dokázali ušetriť kopu času programátorov, ale aj v domácnostiach.

Inteligentné humanoidné roboty, aké poznáme zo sci-fi, sa takisto bez inteligentného videnia s rozpoznávaním nezaobídu. Výskum MIT CSAIL tak posúva samostatne konajúce roboty bližšie k realite.