- I robot faticano a imparare l'uno dall'altro e si affidano all'istruzione umana
- Una nuova ricerca dell'UC Berkeley dimostra che il processo potrebbe essere automatizzato.
- In questo modo si eliminerebbe la fatica di addestrare manualmente i robot
Nonostante i robot siano sempre più integrati negli ambienti reali, una delle principali sfide della ricerca robotica è garantire che i dispositivi possano adattarsi in modo efficiente a nuovi compiti e ambienti. Tradizionalmente, l'addestramento per acquisire abilità specifiche richiede grandi quantità di dati e una formazione specializzata per ciascun modello di robot. Per superare queste limitazioni, i ricercatori si stanno concentrando sulla creazione di strutture computazionali che permettano il trasferimento delle abilità tra robot diversi. Un recente sviluppo nella robotica arriva dai ricercatori della UC Berkeley, che hanno presentato RoVi-Aug, un framework progettato per ampliare i dati robotici e facilitare il trasferimento delle competenze.
La sfida del trasferimento di competenze tra robot
Per facilitare il processo di formazione nella robotica, è necessario poter trasferire le competenze apprese da un robot all'altro, anche quando questi presentano hardware e design diversi. Questa capacità semplificherebbe l'impiego dei robot in una vasta gamma di applicazioni, evitando la necessità di riqualificare ogni robot da zero. Tuttavia, molti set di dati robotici attuali mostrano una distribuzione disomogenea delle scene e delle dimostrazioni. Alcuni robot, come i manipolatori Franka e xArm, dominano questi dataset, rendendo più difficile la generalizzazione delle abilità apprese ad altri robot.
Per risolvere i limiti dei dataset e dei modelli esistenti, il team della UC Berkeley ha sviluppato il framework RoVi-Aug, che utilizza modelli di diffusione all'avanguardia per ampliare i dati robotici. Il framework produce dimostrazioni visive sintetiche che variano sia per tipo di robot che per angolazione della telecamera. Questo permette ai ricercatori di addestrare i robot su una gamma più ampia di dimostrazioni, facilitando un trasferimento di competenze più efficiente.
Il framework si compone di due componenti principali: il modulo di incremento del robot (Ro-Aug) e il modulo di incremento del punto di vista (Vi-Aug). Il modulo Ro-Aug genera dimostrazioni che coinvolgono diversi sistemi robotici, mentre il modulo Vi-Aug crea dimostrazioni catturate da varie angolazioni della telecamera. Insieme, questi moduli forniscono un set di dati più ricco e diversificato per l'addestramento dei robot, contribuendo a colmare il divario tra modelli e compiti diversi.
"Il successo dei moderni sistemi di apprendimento automatico, in particolare dei modelli generativi, dimostra un'impressionante generalizzabilità e ha motivato i ricercatori di robotica a esplorare come ottenere una generalizzabilità simile nella robotica", hanno dichiarato Lawrence Chen (candidato al dottorato, AUTOLab, EECS & IEOR, BAIR, UC Berkeley) e Chenfeng Xu (candidato al dottorato, Pallas Lab & MSC Lab, EECS & ME, BAIR, UC Berkeley) a Tech Xplore.
