מעניין

הרובוט MIT הזה לימד את עצמו לשחק את ג'נגה

הרובוט MIT הזה לימד את עצמו לשחק את ג'נגה

האבולוציה של הרובוטיקה עברה בקצב מדהים בשנים האחרונות וכתוצאה מכך החל מרובוטים שיכולים להחזיק דלתות וכלה ברובוטים המסייעים לבני אדם בתחזוקת רובוטים אחרים. אחת הכישורים המבוקשים ביותר ברובוטיקה, עם זאת, היא עדיין היכולת של רובוטים ללמוד על מנת להסתגל טוב יותר למשימות ולסביבותיהם.

משחק ג'נגה

כעת, MIT הציגה רובוט שעושה את זה עם המשחק המפורסם Jenga. לפני שאתם חושבים שזו אולי הגזמה, כדאי לכם לקרוא את תיאור תעלוליו של הרובוט מהודעת MIT.

"במרתף של בניין 3 של MIT, רובוט שוקל בקפידה את המהלך הבא שלו. הוא מנקר בעדינות במגדל בלוקים ומחפש את הגוש הטוב ביותר לחלוץ מבלי להפיל את המגדל, בבדידות, נע לאט, אך עדיין מפתיע בזריזות. המשחק של ג'נגה ", נכתב בהודעה לעיתונות של המכללה.

עבור הלא מיוזמים, ג'נגה הוא משחק של מיומנות פיזית שרואה שחקנים מסירים בלוקים ממגדל של 54 חתיכות והניחו אותם מעל. המשחק נמשך עד שהמגדל הופך יציב מדי ונופל.

הרובוט נראה די פשוט כדי להיות מסוגל לשחק משחק כה מורכב. הוא כולל רק אחיזה רכה, חפת פרק כף היד וחישה של מצלמה. ועדיין מה שהוא משיג הוא לא פחות ממרשים.

בכל פעם שהרובוט דוחף בלוק של ג'נגה, מחשב מוזן מידע חזותי מהמצלמה ומידע טקטי מהשרוול. לאחר מכן המחשב מנתח נתונים אלה בשילוב עם המהלכים שהרובוט ביצע בעבר ומסיק את התוצאות האפשריות, ומצא מקום בטוח להציב את הגוש הבא מבלי להפריע למבנה.

"בניגוד למשימות או משחקים קוגניטיביים טהורים יותר כמו שחמט או גו, משחק הג'נגה דורש גם שליטה בכישורים גופניים כמו חיטוט, דחיפה, משיכה, הצבה ויישור של חלקים. זה דורש תפיסה ומניפולציה אינטראקטיביים, לאן אתה צריך לגעת במגדל כדי ללמוד כיצד ומתי להעביר בלוקים ", אומר אלברטו רודריגס, פרופסור עוזר לפיתוח קריירה של וולטר הנרי גייל במחלקה להנדסת מכונות ב- MIT.

"קשה מאוד לדמות את זה, ולכן הרובוט צריך ללמוד בעולם האמיתי על ידי אינטראקציה עם מגדל ג'נגה האמיתי. האתגר המרכזי הוא ללמוד ממספר מצומצם יחסית של ניסויים על ידי ניצול השכל הישר לגבי חפצים ופיזיקה. "

לעומת שחקנים אנושיים

אבל עד כמה הרובוט משחק את המשחק? למזלנו החוקרים היו סקרנים גם לגבי זה והשוו זאת לשחקנים אנושיים בפועל.

"ראינו כמה גושים אדם מסוגל לחלץ לפני נפילת המגדל, וההבדל לא היה כל כך הרבה", אומר מחבר המחקר, מיקל אולר.

לפני שאתם חושבים שמדובר במיומנות מהנה אך חסרת תועלת, החוקרים מעוניינים לציין כי יש לה למעשה יישומים פוטנציאליים מגוונים אחרים כמו הפרדת חפצים הניתנים למחזור לאשפה להטמנה ועוד.

"בקו הרכבה סלולרי, כמעט בכל צעד אחד, התחושה של התאמה מהירה, או בורג הברגה, מגיעה מכוח ומגע ולא מראייה", אומר רודריגס. "לימוד מודלים לפעולות אלה מהווה נדל"ן מעולה לטכנולוגיה מסוג זה."

המחקר פורסם בכתב העתרובוטיקה מדעית.


צפו בסרטון: אכלנו סליים (יוני 2021).