หุ่นยนต์เรียนรู้งานบ้านโดยการเฝ้าดูมนุษย์

นักวิจัยได้พัฒนาวิธีการเรียนรู้ใหม่สำหรับหุ่นยนต์ที่เรียกว่า WHIRL ซึ่งย่อมาจาก In-the-Wild Human Imitating Robot Learning WHIRL เป็นอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจำลองภาพแบบภาพเดียว มันสามารถเรียนรู้ได้โดยตรงจากวิดีโอปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ และนำข้อมูลนั้นไปใช้กับงานใหม่ ทำให้หุ่นยนต์เหมาะกับการเรียนรู้งานบ้าน ผู้คนทำงานต่าง ๆ ในบ้านอย่างต่อเนื่อง ด้วย WHIRL หุ่นยนต์สามารถสังเกตงานเหล่านั้นและรวบรวมข้อมูลวิดีโอที่จำเป็นเพื่อกำหนดวิธีการทำงานให้เสร็จในที่สุด มันล้มเหลวในตอนแรก มือจับหายไปในบางครั้ง จับผิดจุดหรือดึงผิด แต่หลังจากฝึกฝนไม่กี่ชั่วโมง หุ่นยนต์ก็เปิดประตูได้สำเร็จ โทรศัพท์ "การเลียนแบบเป็นวิธีที่ดีในการเรียนรู้" Bahl, a Ph.D. กล่าว นักศึกษาที่ Robotics Institute (RI) ในโรงเรียนวิทยาการคอมพิวเตอร์ของ Carnegie Mellon University "การให้หุ่นยนต์เรียนรู้จากการเฝ้าดูมนุษย์โดยตรงยังคงเป็นปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขในภาคสนาม แต่งานนี้ถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการเปิดใช้งานความสามารถดังกล่าว" Bahl ทำงานร่วมกับ Deepak Pathak และ Abhinav Gupta ซึ่งเป็นคณาจารย์ใน RI เพื่อพัฒนาวิธีการเรียนรู้ใหม่สำหรับหุ่นยนต์ที่เรียกว่า WHIRL ซึ่งย่อมาจาก In-the-Wild Human Imitating Robot Learning WHIRL เป็นอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจำลองภาพแบบภาพเดียว มันสามารถเรียนรู้ได้โดยตรงจากวิดีโอปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ และนำข้อมูลนั้นไปใช้กับงานใหม่ ทำให้หุ่นยนต์เหมาะกับการเรียนรู้งานบ้าน ผู้คนทำงานต่าง ๆ ในบ้านอย่างต่อเนื่อง ด้วย WHIRL หุ่นยนต์สามารถสังเกตงานเหล่านั้นและรวบรวมข้อมูลวิดีโอที่จำเป็นเพื่อกำหนดวิธีการทำงานให้เสร็จในที่สุด