Кажется, каждую неделю появляется новое видео, где робот ловко управляется с футболками и полотенцами. Стартапы вроде Figure, 1X и Dyna наперебой демонстрируют свои успехи, а некоторые уже планируют выводить таких роботов на массовый рынок. Возникает вопрос: почему же вся индустрия внезапно сосредоточилась на этой, казалось бы, простой задаче?
Прорыв, которого ждали 10 лет
Ещё десять лет назад попытки научить робота складывать одежду были несовершенными и требовали идеальных лабораторных условий. Те старые модели работали медленно, справлялись лишь с ограниченным набором вещей и часто могли продемонстрировать свой навык лишь единожды.
Ситуация кардинально изменилась с развитием методов имитационного обучения и появлением больших наборов данных. Благодаря тысячам демонстраций от человека нейросети теперь можно обучить достаточно надёжно справляться с этой задачей. Технология стала настолько доступной, что повторить подобные эксперименты могут даже энтузиасты.
Идеальная задача для текущих технологий
Оказалось, что складывание белья — это «золотое дно» для современной робототехники. Потому что этот процесс выделяет уникальное сочетание характеристик. В отличие от сборки электроники, складывание белья не требует от робота миллиметровой точности, что значительно упрощает сбор данных и позволяет использовать более дешевое оборудование.
Эффективность обучения также повышает возможность работы в контролируемой среде, где камеры можно закрепить в идеальной позиции, а фон сделать чистым и неуникальным. Немаловажно и то, что процесс легко «сбросить» — если робот ошибся, вещь можно просто расправить и начать заново, не опасаясь последствий. Кроме того, задача обходится без необходимости точного силового воздействия, что избавляет инженеров от сложных переменных и необходимости собирать дополнительные данные.
Что это значит для будущего?
Такие впечатляющие результаты, такие длительные и стабильные, как 18-часовой марафон от Dyna, наглядно доказывают реальный прогресс в отрасли. Это важный шаг на пути к мечте о домашнем роботе-помощнике, который возьмёт на себя рутинные обязанности. Впрочем, у нынешних методов обучения есть свои границы.
Складывание одежды идеально соответствует текущим возможностям роботов, однако для решения более сложных задач, требующих работы в непредсказуемой среде или точного силового взаимодействия, потребуются новые технологические прорывы. А до тех пор мы будем ещё долго наблюдать, как роботы старательно и методично складывают наше белье.
Следите за IT‑миром вместе с нами! Ваш Cloud4Y. Читайте нас здесь или в Telegram‑канале!