Olcsóbbá teheti az automatizálást, ha a robotok nemcsak látják, de hallják is, amit csinálnak

A Qubit a szabad és tájékozott magyar nyilvánosságért dolgozik. Segítsd a munkánkat!

A Stanford Egyetem munkatársai olyan robotalkalmazást fejlesztenek, amelyben a robotot olcsó mikrofonokkal szerelték fel. Kísérleteikhez mindennapi egyszerű helyzeteket választottak: a robotnak egy táskában kotorászva kellett kulcscsomót, csipszes zacskót vagy tollakat megtalálnia. A zörgő tárgyak keresésében jól teljesítő robotok viszont tapintásban még nem ilyen erősek: a ruhadarabok keresgélésében van még mit tanulniuk. 

A mikrofonnal felszerelt robotkar a hangok után megy, és amint turkálás közben meghallja például a kulcscsomó zörgését, azonnal tudja, merre kell tovább keresnie. Tehát a hangok alapján adható meg a robotnak a keresett tárgy helyzete, foglalta össze Maximilian Du, a Stanford Egyetem munkatársa, a kutatócsapat tagja a New Scientistnek az eredményeiket. 

Az ipar számára is hasznosítható módszereket választottak

A kutatók olyan alkalmazás fejlesztését tűzték ki célul, amely az otthoni vagy irodai környezetben, az emberekkel szoros együttműködésben biztonságosan, mégis hatékonyan dolgozik. De a lakásokban és az irodákban is fel kell készülni arra, hogy nincs tökéletes rend, tehát nem lesz a robotok számára minden szükséges tárgy látható helyen, így más érzékszervekre is hagyatkozniuk kell a gépeknek.

A kutatásban használt Franka Emika Panda típusú kollaboratív (együttműködő, tehát emberek közvetlen környezetében is biztonsággal alkalmazható) robot 70 százalékos hatékonysággal ismerte fel a kulcscsomót a kísérleti helyzetben, míg mikrofon nélkül a sikerrátája mindössze 20 százalékos volt. 

A módszer nemcsak a kutatásban, hanem ipari, technológiai robotalkalmazásokban is működőképes lehet. Ezt erősíti az a tény is, hogy a mikrofonok beszerzési ára és üzemeltetése alacsonyabb költséget jelent, mint a gépi látáshoz szükséges kamerák vagy az összetett tapintásérzékelők használata. A hangérzékelés pedig akkor is előny, ha olyan környezetben dolgozik a robot, ahol nincs mód megfelelő kamerarendszer kiépítésére.

A fejlesztés során már maga a robot betanításának módja is előremutató volt. Du és kollégái kihasználták a kiterjesztett és virtuális valóságban rejlő lehetőségeket, és egy Oculus VR headset segítségével tanították be a robotot a feladatokra. A tanítás ezzel nem ért véget, később a hibák kijavításával támogatták a gépi tanulást. A robotprogramozás egyszerűsödésével egyre több, hasonlóan felhasználóbarát megoldás terjed el. A kollaboratív robotok kézzel történő betanítása (a robot megfelelő pozícióba irányítása) hasonlóan megkönnyíti a feladatok elvégzését. Erre azért is van szükség, mert világszerte egyre nagyobb hiány mutatkozik megfelelően képzett szakemberekből, akik ellátnák a robotok betanításával járó feladatokat.

Kapcsolódó cikkek a Qubiten: