Bu yeni sistem, bir robota basit bir ev işini 20 dakika içinde öğretebiliyor
Büyük dil modelleri gibi diğer yapay zeka türleri internetten alınan devasa veri havuzları üzerinde eğitilirken, aynı şey robotlarla yapılamaz çünkü verilerin fiziksel olarak toplanması gerekir. Bu, eğitim veritabanlarının oluşturulmasını ve ölçeklendirilmesini çok daha zorlaştırır.
Benzer şekilde, robotları laboratuvardaki görevleri yerine getirecek şekilde eğitmek nispeten kolay olsa da, bu koşullar gerçek bir evin karmaşık ve öngörülemezliği anlamına gelmeyebilir.
Bu sorunlarla mücadele etmek için ekip, Dobb-E’yi eğitmek için gereken verileri toplamanın basit, kolayca tekrarlanabilir bir yolunu buldu; bu yöntem, genellikle çöp toplamak için kullanılan türden bir uzanma-yakalama çubuğuna bağlı bir iPhone kullanarak yapıldı. Daha sonra iPhone’u olup bitenlerin videolarını kaydedecek şekilde ayarladılar.
New York’taki 22 evde gönüllüler, sopayı kullanarak kapıları ve çekmeceleri açıp kapamak, ışıkları açıp kapatmak ve çöp kutusuna mendil koymak gibi belirli görevleri tamamladılar. iPhone’ların lidar sistemleri, hareket sensörleri ve jiroskopları hareket, derinlik ve dönüş verilerini kaydetmek için kullanıldı; bu, bir robotun eylemleri kendi başına kopyalaması için eğitilmesinde önemli bilgilerdi.
Toplamda yalnızca 13 saatlik kayıt topladıktan sonra ekip, verileri bir robota eylemleri nasıl gerçekleştireceği konusunda talimat verecek bir yapay zeka modelini eğitmek için kullandı. Model, sinir ağlarına etiketli örnekler tarafından yönlendirilmeden veri kümelerindeki kalıpları kendi başlarına tespit etmeyi öğreten kendi kendini denetleyen öğrenme tekniklerini kullandı.
Bir sonraki adım, tekerlekli bir ünite, uzun bir direk ve geri çekilebilir bir koldan oluşan Stretch adı verilen ticari olarak temin edilebilen bir robotun, görevleri yerine getirmek için yapay zeka sistemini ne kadar güvenilir bir şekilde kullanabileceğinin test edilmesini içeriyordu. 3D baskılı bir montaj parçasında tutulan bir iPhone, çubuktaki kurulumun aynısını yapmak için Stretch’in koluna takıldı.
Araştırmacılar robotu 30 gün boyunca New York’taki 10 evde test etti ve 109 ev işini %81 genel başarı oranıyla tamamladı. Her görevin öğrenilmesi genellikle Dobb-E’nin yaklaşık 20 dakikasını aldı: çubuğu ve bağlı iPhone’u kullanan bir insan tarafından yapılan beş dakikalık gösteri, ardından sistemin önceki eğitimini yeni gösteriyle karşılaştırdığı 15 dakikalık ince ayar.