Американські інженери створили робота, здатного різати огірки і помідори на скибочки потрібної товщини. Про це розповідається на новинному ресурсі Cornell University (arXiv.org), передають Патріоти України.

Особливість підходу, обраного розробниками, полягає в тому, що спочатку робот навчався іншої задачі, яка допомогла вивчити основний навик - спочатку робот був навчений передбачати товщину скибочок, а вже після цього навчився якісно різати їх, розповідають автори статті.

Відзначається, що маніпуляція з об'єктами - одна з основних задач в робототехніці. Для виконання навіть простих дій з предметами робот повинен володіти безліччю навичок: вміти розпізнавати об'єкти, розраховувати оптимальне місце захоплення або іншої дії, планувати траєкторію переміщення маніпулятора і передбачати властивості об'єктів. Останній навик вкрай важливий при взаємодії з м'якими об'єктами, форма і інші властивості яких можуть змінюватися прямо під час взаємодії.

Одна з модельних задач, що дозволяють відпрацювати потрібні для взаємодії з різними об'єктами навички - нарізка овочів. Під час цього здавалося б простого дії робот змушений працювати з предметами, які деформуються при взаємодії з ножем, що, наприклад, призводить до зміни траєкторії нарізки і кінцевої форми скибочки.

Під час навчання нейромережі для передбачення товщини скибочки інженери навчили її переводити вихідні дані у вигляді знімка в векторне подання.

Автори роботи відзначають, що це дозволило отримати навчену частину нейромережі, здатну зв'язувати знімки овочів з їх властивостями. Після навчання проміжного алгоритму розробники приступили до навчання основного. Його завдання полягає в тому, щоб скласти траєкторію руху маніпулятора з ножем. Для цього інженери скористалися методом імітаційного навчання, при якому автори руками управляли рухом маніпулятора під час відрізання шматочків, а алгоритм згодом намагався відтворити аналогічні руху якомога точніше.