Eerder dit jaar veroverde een robot het internet door garnalen te bakken. Maar hij kan veel meer, dankzij imitation learning.
Eerder dit jaar veroverde een robot het internet stormenderhand door garnalen te bakken. Behalve met dit culinaire hoogstandje was Mobile Aloha te zien terwijl hij andere acts uitvoerde. Ze hielden alle verband met een lang gekoesterde droom van huishoudelijke robots voor algemeen gebruik, zoals stofzuigen, de was doen en planten water geven.
Wetenschappers van Stanford University (zo'n 60 km zuidwestelijk van San Fransisco) creëerden deze goedkope mobiele robot die snel leerde garnalen te sauteren, borden weg te zetten en gemorste vloeistoffen op te ruimen. Andere taken lopen niet ver achter.
Sommige taken die Mobile Aloha op video liet zien, waren niet autonoom Maar de mogelijkheid dat hij op een dag vrijwel elke dagelijkse klus kan uit voeren, is niet vergezocht. Achter de oogverblindende demonstraties schuilt een teleoperatie-structuur waarmee Mobile Aloha veel complexe activiteiten indrukwekkend snel kan leren.
De wetenschappers bieden een algemeen raamwerk waarmee mensen robots kunnen laten zien hoe ze een taak moeten uitvoeren en robots vervolgens kunnen laten leren van wat hen wordt getoond. Sommige robots voor algemeen gebruik worden stap voor stap geprogrammeerd, terwijl andere (waaronder Mobile Aloha) leren door middel van demonstraties. Maar de Stanford-onderzoekers gingen een stap verder met imitation learning. Ze namen plaats aan een teleoperatie-systeem direct achter de armen van de robot en voeren de robot met bewegingen door de gewenste acties.
Zodra Mobile Aloha een taak in een vaste omgeving ongeveer vijftig keer heeft uitgevoerd, helpen krachtige imitation learning algoritmen het apparaat de sprong te maken naar het zelfstandig uitvoeren van die taak. Deze algoritmen zijn vergelijkbaar met de grote taalmodellen achter populaire chatbots, maar dan voor fysieke actie in plaats van woorden.
Tot nu toe hebben de onderzoekers Mobile Aloha geleerd om autonoom een pan op te bergen in een kast, een lift te laten komen, stoelen naar binnen te schuiven, garnalen te sauteren, gemorste wijn op te ruimen en high fives te geven. Toekomstige versies van de robot kunnen kleiner zijn, meer bewegingsvrijheid hebben en gemakkelijker te bedienen zijn voor niet-experts.
De robot is niet alleen een coole machine, de onderzoekers wilden ook dat hij leuk zou zijn en zou aanspreken hoe mensen denken dat een toekomstige robot eruit zou moeten zien. Het helpen van robots is een veelbelovende toekomst op dit gebied. AI-onderzoekers en robotici kunnen hiermee een positieve impact hebben op de samenleving.
Foto: screenshot video Stanford University