Новая программа поможет роботам-уборщикам учитывать привычки владельцев
Исследователи из Великобритании Иван Капелюх и Эдвард Джонс создали программу NeatNet для обучения роботов, которые помогают по дому. В основе алгоритма лежит графическая нейронная сеть. Она позволяет анализировать обстановку, различать новые объекты и их расположение в пространстве.
Современные роботы могут многое, но они все еще нуждаются в человеческом контроле. Благодаря новой программе роботы смогут стать более самостоятельными. Например, передвигаться по дому, учитывая расположение мебели и бытовые привычки хозяев квартиры. То, как расставлена мебель в доме, зависит от особенностей каждого владельца. Программа будет анализировать и запоминать эти особенности. Например, ставит ли человек хрупкие бокалы у края стола, убирает ли недочитанную книгу на полку, закрывает ли двери кухонных шкафов.
«Например, человек может предпочитать, чтобы на столе все было разложено в определенном порядке. Робот изучит эти предпочтения и будет делать уборку так, чтобы все вещи были на своих местах», — комментирует Эдвард Джонс.
Алгоритм NeatNet разработали на основе инструментов машинного обучения, которые используют стриминговые платформы (Netflix, YouTube, Spotify) или другие ресурсы, которые используют системы рекомендаций для пользователей. Рекомендательные системы изучают предпочтения пользователя на основе того, что он смотрел или слушал или к какому доступу обращался в прошлом. По такому же принципу работает NeatNet.
Программа сканирует пространство и запоминает, какой порядок организовали сами пользователи. Предпочтения человека записываются в виде последовательности чисел. NeatNet использует числовые последовательности для упорядочивания любой группы объектов, которые он встретит в окружающем пространстве. Так как робот заранее не знает, сколько именно объектов он встретит, NeatNet использует графовую нейронную сеть для обработки изображений. Каждое изображение робот моделирует как график, где каждый объект является точкой, а все точки связаны между собой. Алгоритм также изучает отношения между различными объектами. Так они понимает, что клавиатура и мышь обычно находятся рядом, а столовые приборы — сбоку от тарелок.
Исследователи провели серию экспериментов в симуляциях с разными вариантами расположения предметов. Алгоритм должен был навести порядок с учетом предпочтений 75 разных пользователей. Во всех тестах NeatNet последовательно расставил предметы в правильном порядке для каждого человека. В настоящее время исследователи проводят эксперимент с участием реальных роботов.
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
