「複雑な生地操作」によるより良い学習

初期の産業用食品製造ロボットの多くは、ピザに特化したものでした。私は長年、これには2つの主な理由があると考えています。1つ目は、人々がピザを好むことです。私たちはピザをたくさん食べます。アメリカ人だけでも年間30億枚ものピザを食べています。2つ目は、ピザを作るのが比較的簡単だということです。生地は、材料を乗せるための比較的シンプルな土台となります。

ここで「かなり」と言ったのは、まだ複雑な点があるからです。大規模にタスクのバリエーションを実行できるロボットを作るとなると、本当に簡単なことなどありません。ここで問題となるのは生地です。柔らかく伸びやすい生地をピザの皮にするのは、人間が効率的に行う方法の一つですが、ロボットにとっては依然として難しいことが分かっています。

MIT、CMU、カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームは、「複雑な生地操作」と名付けたシステムの開発に着手しました。このシステムは2段階のプロセスに分かれており、ロボットはまずタスクを決定し、次に麺棒などの道具を使ってタスクを実行します。DiffSkillと呼ばれるこのシステムは、シミュレーションを通してロボットに複雑なタスクを学習させます。

MITの注記:

「教師」アルゴリズムは、ロボットがタスクを完了するために必要な各ステップを解きます。次に、「生徒」機械学習モデルを訓練します。生徒は、麺棒の使い方など、タスク中に必要な各スキルをいつどのように実行するかという抽象的な概念を学習します。この知識を用いて、システムはタスク全体を完了するために必要なスキルをどのように実行するかを推論します。

研究者らは、このシステムが従来の強化学習モデルで訓練されたシステムよりも優れた性能を示したと述べています。「私たちのフレームワークは、ロボットが新しいスキルを習得するための斬新な方法を提供します。これらのスキルを連鎖させることで、従来のロボットシステムの能力を超えた、より複雑なタスクを解決できるようになります」と、CSAIL大学院生のYunzhu Li氏は述べています。

これはロボット工学ですから、ピザの問題は、より多くのタスクを処理するように設計されたシステムにとって、実際には初期の課題です。同社は、今後の可能性として、高齢者介護ロボットという新興分​​野を挙げています。