Сфера робототехники и искусственного интеллекта постоянно развивается. Это только кажется, что эта тенденция не имеет остановки! С каждым днем появляется все больше и больше новых вещей в результате напряженной работы исследователей в этой области. Недавно была разработана платформа, основанная на глубоком обучении, которая может складывать бумаги и заниматься оригами.
Структура глубокого обучения Paper Folding
Исследовательская группа из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) создала новую структуру, которая позволяет роботу заниматься складыванием бумаги и оригами, сочетая алгоритм глубокого обучения с физикой. В состав группы входили исследователи Дэжонг Тонг, Эндрю Чой, Деметри Терзопулос, Юнгсок Джу и Мохаммад Халид Джавед. Эта структура была представлена в статье, предварительно опубликованной на arXiv. Наиболее важные исследования по этому вопросу были проведены ранее исследовательскими группами в Университете Аалто, Финляндия, и Университете Билефельда, Германия. Первое исследование касалось текстиля, потому что с текстилем сравнительно и математически легче обращаться, чем с бумагой. Бумага складывается за секунду с помощью сложной роботизированной системы с человекоподобными манипуляторами.
Команда Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе провела это исследование из-за отсутствия простых и эффективных роботизированных систем складывания бумаги. По словам Дэчжонга Тонга и Эндрю Чоя, двух исследователей, выполняющих этот проект, «несмотря на то, что были проведены значительные роботизированные исследования по обработке деформируемых материалов, манипулирование бумагой было относительно неизученной темой, несмотря на повсеместное распространение бумаги в повседневной жизни». . Группа решила разработать простое, но потенциально полезное устройство, которое могло бы складывать бумагу с помощью одного роботизированного манипулятора.
Как это работает?
Стратегия управления роботом, предложенная исследователями, обучает роботов, чтобы они могли лучше справляться с задачами, связанными с физически проницательными манипуляциями. Команда обучила искусственную нейронную сеть (ИНС) в автономной среде, используя моделирование физики складывания бумаги. Согласно статье на techxplore.com, сеть во время обучения узнала, как ведет себя бумага, когда ее берут в разные стороны из разных физических положений.
«Размерность» складывания бумаги снижается с помощью концепции безразмерности. Согласно marktechpost.com, обезразмеривание — это метод математической физики. Это избавляет от необходимости беспокоиться о единицах измерения между входом и выходом. Для безразмерной величины нет единиц измерения. Это улучшает обобщение структуры управления. В результате робот умеет складывать листы бумаги разной толщины и геометрии без отдельного обучения. Другими словами, это облегчает обучение, повышая производительность нейронной сети в реальном времени.
Результаты исследования
Одним из результатов этого исследования является то, что основанный на физике анализ масштабирования и алгоритмы машинного обучения работают вместе, чтобы манипулировать деформируемыми объектами с помощью роботов.
По словам исследователей, эта структура является первой, использующей такой метод. Это огромный прорыв в том, как мы воспринимаем то, как устроен реальный мир. Это исследование необходимо использовать в таких задачах, как роботизированное киригами, завязывание узлов, оригами и т. д. Возможность складывать бумагу с помощью робота в различные формы, такие как бумажный самолет, бумажные лягушки и т. д., — это удивительное занятие.
Удачного кодирования!!
