در این مقاله از سایت abazi.ir به بررسی روشی جدید برای آموزش مهارت‌های جدید به ربات‌ها و چالش‌های آموزش وظایف پیچیده به ربات‌ها می پردازیم. روش جدید، که روش رندر و پخش Render and Diffuse (R&D) نامیده می‌شود، از واقعیت مجازی برای ساده‌تر کردن فرآیند یادگیری استفاده می‌کند.
روش R&D به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا تصور کنند که اعمال آنها چگونه بر محیط اطرافشان تأثیر می‌گذارد. این روش میزان داده‌های مورد نیاز برای آموزش ربات‌ها را کاهش می‌دهد و توانایی آنها را برای انجام وظایف در موقعیت‌های جدید بهبود می‌بخشد.
روش جدیدی به نام Render and Diffuse (R&D روش) برای آموزش مهارت‌های جدید به ربات‌ها با استفاده از واقعیت مجازی ارائه شده است. این روش به ربات‌ها کمک می‌کند تا با شبیه‌سازی تاثیر اعمالشان بر محیط، یادگیری را آسان‌تر کنند.
در واقع به کمک واقعیت مجازی ، این روش نیاز به داده برای آموزش ربات‌ها را کاهش می‌دهد و به آنها امکان می‌دهد تا وظایف را در شرایط جدید به طور موثرتری انجام دهند.
ابتدا با یک مرور کلی از فرایند «رندر و پخش» (Render and Diffuse) در زمینه‌ی پایین آوردن درب توالت مواجه هستیم. چنگال‌های ربات بصورت تصویری و با استفاده از یک فرایند حذف نویز آموخته‌شده، به طور مکرر به‌روز می‌شوند تا زمانی که بتوانند نشان‌دهنده‌ی اعمال لازم برای تکمیل این کار باشند. رنگ‌های مختلف، نشان‌دهنده‌ی اعمال متفاوت ربات در آینده هستند.
روش R&D از واقعیت مجازی برای آموزش ربات‌ها استفاده می‌کند.
این روش به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا تصور کنند که اعمال آنها چگونه بر محیط اطرافشان تأثیر می‌گذارد.
R&D میزان داده‌های مورد نیاز برای آموزش ربات‌ها را کاهش می‌دهد و توانایی آنها را برای انجام وظایف در موقعیت‌های جدید بهبود می‌بخشد.
فهرست مطالب
آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف جدید
درست است که ربات‌ها در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته‌اند، اما آموزش آنها برای انجام وظایف جدید به طور دقیق و قابل اعتماد هنوز هم چالش‌های زیادی به همراه دارد. یکی از این چالش‌ها، تبدیل حجم عظیمی از اطلاعات دریافتی از حسگرها، مانند تصاویر گرفته شده توسط دوربین‌ها، به دستورات و اقدامات قابل درک برای ربات است.
فرآیند آموزش ربات‌ها برای انجام یک کار جدید را می‌توان به دو مرحله کلی تقسیم کرد:
- جمع‌آوری داده:
در این مرحله، ربات در حالی که وظیفه را انجام می‌دهد، داده‌های مختلفی مانند تصاویر، ویدیوها و اطلاعات مربوط به حسگرها را جمع‌آوری می‌کند. این داده‌ها به عنوان منبع اولیه برای آموزش ربات عمل می‌کنند.
- یادگیری از داده‌ها:
در این مرحله، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده و استخراج اطلاعات مفید برای انجام وظیفه استفاده می‌شود. ربات باید بتواند از این اطلاعات برای یادگیری نحوه انجام اقدامات لازم برای رسیدن به هدف نهایی استفاده کند.
یکی از چالش‌های اصلی در مرحله دوم، فهم مفهوم “هدف” از داده‌ها است. ربات باید بتواند درک کند که چه چیزی از او خواسته می‌شود و چگونه باید به آن برسد. این کار به هوش مصنوعی پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارد که بتوانند روابط پیچیده بین داده‌ها و اقدامات مورد نیاز را درک کنند.
علاوه بر این، ربات‌ها باید بتوانند در محیط‌های مختلف عمل کنند و با تغییرات غیرمنتظره سازگار شوند. به عنوان مثال، رباتی که برای تمیز کردن زمین آموزش دیده است، باید بتواند در انواع مختلف کف، با موانع و با نورپردازی‌های مختلف کار کند.
برای غلبه بر این چالش‌ها، محققان در حال توسعه روش‌های جدیدی برای آموزش ربات‌ها هستند. یکی از این روش‌ها، استفاده از شبیه‌سازی است. در این روش، ربات در یک محیط مجازی آموزش می‌بیند که شبیه به دنیای واقعی است. این کار به ربات اجازه می‌دهد تا بدون خطر آسیب دیدن یا ایجاد خسارت، وظایف مختلف را بارها و بارها تمرین کند.
روش دیگر، استفاده از یادگیری تقویتی است. در این روش، ربات به جای اینکه دستورات از پیش تعیین شده را دنبال کند، از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد که چگونه وظایف را انجام دهد. ربات در قبال انجام اقدامات صحیح پاداش دریافت می‌کند و به مرور زمان یاد می‌گیرد که چگونه بهترین راه را برای رسیدن به هدف پیدا کند.
محققان در کالج لندن و آزمایشگاه یادگیری ربات دایسون به تازگی روشی به نام «رندر و پخش» (Render and Diffuse – R&D) را معرفی کرده‌اند. این روش با استفاده از مدل‌های سه‌بعدی مجازی از یک سیستم رباتیک، اعمال سطح پایین ربات (مانند حرکت دست) را با تصاویر رنگی (RGB) ترکیب می‌کند.
روشی که در مقاله‌ای منتشر شده در سرور پیش‌چاپ arXiv ارائه شده است، در نهایت می‌تواند فرآیند آموزش مهارت‌های جدید به ربات‌ها را تسهیل کند و میزان زیادی از نمایش‌های انسانی مورد نیاز در بسیاری از رویکردهای موجود را کاهش دهد.
ویتالیس واسیلیوس، دانشجوی دکترای سال آخر در کالج لندن و نویسنده‌ی اصلی این مقاله می‌گوید: «هدف ما در این پژوهش اخیر، فعال کردن انسان‌ها برای آموزش مهارت‌های جدید به ربات‌ها به طور کارآمد و بدون نیاز به نمایش‌های گسترده بود. تکنیک‌های موجود، نیازمند داده‌ی بسیار زیادی هستند و در تطبیق مکانی با مشکل مواجه‌اند.
به این معنا که هنگامی که اشیاء به شکلی متفاوت از نمایش‌های اولیه قرار می‌گیرند، عملکرد ضعیفی دارند. این به این دلیل است که پیش‌بینی اعمال دقیق به عنوان یک توالی اعداد از تصاویر رنگی، زمانی که داده محدود است، بسیار چالش‌برانگیز است.»
واسیلیوس در طول دوره‌ی کارآموزی خود در آزمایشگاه یادگیری ربات دایسون روی پروژه‌ای کار کرد که منجر به توسعه‌ی روش «رندر و پخش» شد. هدف این پروژه ساده‌سازی فرآیند یادگیری برای ربات‌ها بود تا بتوانند به طور مؤثرتری اقداماتی را پیش‌بینی کنند که به آنها در تکمیل وظایف مختلف کمک می‌کند.
برخلاف اکثر سیستم‌های رباتیک، انسان‌ها هنگام یادگیری مهارت‌های دستی جدید، محاسبات پیچیده‌ای برای تعیین میزان حرکت اندام‌های خود انجام نمی‌دهند. در عوض، آنها معمولاً سعی می‌کنند تصور کنند که دستانشان برای انجام یک کار خاص به طور مؤثر چگونه باید حرکت کنند.
نحوه عملکرد روش «رندر و پخش» (Render and Diffuse)
در این بخش، توضیحات بیشتری در مورد روش «رندر و پخش» (Render and Diffuse) و نحوه‌ی عملکرد آن ارائه می‌دهیم:
چالش‌های آموزش ربات‌ها :
آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف جدید، به ویژه وظایف پیچیده و ظریف، چالش‌های متعددی را به همراه دارد. یکی از این چالش‌ها، فهم مفهوم “هدف” از داده‌های دریافتی از حسگرها مانند تصاویر دوربین است. ربات باید بتواند درک کند که چه چیزی از او خواسته می‌شود و چگونه باید به آن برسد.
چالش دیگر، تطبیق پذیری ربات در محیط‌های مختلف است. ربات باید بتواند در شرایط مختلف، با موانع و تغییرات غیرمنتظره عمل کند.
روش «رندر و پخش» چگونه عمل می‌کند؟
روش «رندر و پخش» برای غلبه بر چالش‌های آموزش ربات‌ها، از دو ایده اصلی استفاده می‌کند:
ایده اول: استفاده از مدل‌های سه‌بعدی مجازی:
در این روش، از مدل‌های سه‌بعدی مجازی از ربات و محیط اطراف آن استفاده می‌شود. این مدل‌ها به ربات کمک می‌کنند تا تصویری از دنیای واقعی و نحوه‌ی تعامل با آن داشته باشد.
ایده دوم: استفاده از تصاویر رنگی (RGB):
تصاویر رنگی از دوربین‌های ربات جمع‌آوری می‌شوند و برای آموزش مدل یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. این مدل یاد می‌گیرد که چگونه تصاویر را به اعمال ربات (مانند حرکت دست) مرتبط کند.
مزایای روش «رندر و پخش»:
روش «رندر و پخش» مزایای متعددی نسبت به روش‌های سنتی آموزش ربات‌ها دارد، از جمله:
کاهش نیاز به نمایش‌های انسانی: این روش به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا با داده‌های کمتری از انسان‌ها یاد بگیرند، که می‌تواند فرآیند آموزش را سریع‌تر و کارآمدتر کند.
بهبود تطبیق پذیری: استفاده از مدل‌های سه‌بعدی مجازی به ربات‌ها کمک می‌کند تا در محیط‌های مختلف بهتر عمل کنند.
درک بهتر “هدف”: استفاده از تصاویر رنگی به ربات‌ها کمک می‌کند تا مفهوم “هدف” را از داده‌ها به طور دقیق‌تر درک کنند.
همچنین یادگیری آسان‌تر برای ربات‌ها ، نیاز به داده کمتر و عملکرد بهتر در موقعیت‌های جدید از دیگر مزایای روش رندر و پخش می باشد.
کاربردهای روش «رندر و پخش»:
از کاربدهای این روش آموزشی می توان به موارد زیر اشاره کرد :
- روش «رندر و پخش» می‌تواند برای آموزش ربات‌ها برای انجام انواع مختلف (مونتاژ قطعات مختلف، دستکاری و برداشتن و جابجایی اشیاء و ناوبری و حرکت در محیط‌های مختلف) وظایف استفاده کند.
- آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف پیچیده
- ارتقای اتوماسیون در صنایع مختلف
- توسعه ربات‌های کمکی و مستقل
آینده‌ی روش «رندر و پخش»:
روش «رندر و پخش» یک روش جدید و نوآورانه برای آموزش ربات‌ها است که پتانسیل حل بسیاری از چالش‌های موجود در این زمینه را دارد. با ادامه‌ی تحقیقات در این زمینه، می‌توان انتظار داشت که این روش در آینده به طور گسترده‌تری مورد استفاده قرار گیرد و به پیشرفت قابل توجهی در توانایی‌های ربات‌ها منجر شود.
با وجود چالش‌های موجود، آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف جدید یک زمینه تحقیقاتی بسیار فعال و هیجان‌انگیز است. با پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توان انتظار داشت که ربات‌ها در آینده قادر به انجام وظایف پیچیده‌تر و متنوع‌تری باشند.
تاریخ آخرین آپدیت: ۳۰ام خرداد ۱۴۰۳
