Робота с искусственным интеллектом обучили переодевать людей

Команда американских инженеров из технологического института Джорджии представила опытную модель робота, который способен одевать человека в больничный халат. Машина, получившая название PR2, может использоваться в хосписах и больницах и позволит заменить медсестер, помогающих одеваться пациентам.

Разработчики робота-ассистента изначально отказались от использования камер и систем распознавания изображения. Вместо этого они создали программу на основе искусственного интеллекта, которая анализирует силу натяжения ткани на теле человека. Для обучения робота было описано более 11 тысяч компьютерных моделей с примерами правильного и неправильного накидывания больничной робы на человека. Эти данные стали для машины отправной точкой. Отталкиваясь от загруженной информации, робот самостоятельно обучился требуемому процессу.

Руководитель группы исследователей Заккори Эриксон на презентации действующего образца объяснил, что обучение машины можно было осуществлять с нуля, но это стало бы утомительным процессом для человека, который выступал бы в роли модели. Именно поэтому было принято решение загрузить в программу симулятор правильных и неправильных движений. На основе этих сведений автоматизированная система в каждом конкретном случае подстраивается под параметры пациента при надевании на него халата.

Все движения PR2 анализируются искусственным интеллектом, поэтому робот получает представление об ощущениях человека в процессе переодевания. Отдельный алгоритм отвечает за своеобразную обратную связь: в активном режиме машина просчитывает, как именно ее манипуляции отразятся на пациенте. Благодаря искусственному интеллекту робот способен оценить положение тела человека в пространстве и степень натяжения ткани во временном отрезке до пятой доли секунды. Разработчики пытались увеличить время прогнозирования движений, но в ходе тестов это приводило к большему количеству ошибок.

Созданный американцами образец робота способен одеть человека в больничный халат за 10 секунд. Разработчики надеются, что система машинного обучения вскоре сможет показать лучший результат, а количество неверных движений будет сведено к минимуму.