tumblr hit tracking tool

Industri & teknik

Robotar som lär sig av människan

Av Mats Holmström 2015-01-12
Forskaren Benjamin Fonooni försvarar sin avhandling på Umeå Universitet. I sitt avhandlingsarbete har han arbetat med utveckling av robotar som kan lära sig nya saker snabbt och effektivt genom att inspireras av mänskliga minnesmodeller och människors sätt att lära sig nya färdigheter.

Att programmera robotar för olika arbetsuppgifter kostar mycket pengar och måste normalt göras av experter. Forskarna vid Umeå universitet arbetar därför med att hitta andra lösningar, baserade på människans naturliga sätt att lära sig saker: genom undervisning, imitation och andra sociala interaktioner. En vanlig teknik kallas Learning from Demonstration (LFD) eller Imitation Learning (IL).

– En arbetsuppgift för en robot kan vara en mycket enkel sak som att "plocka upp en kopp", till en komplex uppgift som att efter en jordbävning assistera hjälparbetare med att leta efter offer som fastnat och behöver omedelbar hjälp. Roboten och hjälparbetaren kan hjälpas åt med att flytta undan de föremål som täcker offret, säger Benjamin Fonooni.

De nya metoderna öppnar upp för en framtid där även användare som inte är robotexperter ska kunna lära robotar att utföra uppgifter genom att helt enkelt visa hur man utför dem

Att lära robotar nya färdigheter så att de kan upprepa dem i nya situationer och miljöer, i rätt tid och på ett lämpligt sätt, innebär av en rad utmaningar. Forskning på människor och djur visar att flera kognitiva förmågor är inblandade vid inlärning av nya färdigheter. Några av de mest anmärkningsvärda är förmågan att rikta uppmärksamheten på de relevanta aspekterna av demonstrerat beteende, och förmågan att anpassa observerade rörelser till sin egen kropp.

– De metoder jag har arbetat med och utvecklat i mitt avhandlingsarbete fokuserar på att roboten ska förstå lärarens intentioner, och identifiera relevant information. Jag har integrerat motorkommandon med begrepp, föremål och omgivningens tillstånd för att säkerställa korrekt upprepning av inlärda beteenden.

Ytterligare ett huvudresultat i Benjamin Fonoonis avhandling är metoder för att lösa tvetydigheter i demonstrationer, där lärarens intention inte är entydig, och flera demonstrationer är nödvändiga för att roboten ska kunna förstå intentionen på ett korrekt sätt. De utvecklade metoderna är inspirerade av modeller av människors minne, och Benjamin Fonooni har använt en så kallad priming-mekanism för att ge roboten ledtrådar som kan öka sannolikheten för att lärarens intention med en demonstration uppfattas på ett korrekt sätt.

– De nya metoderna öppnar upp för en framtid där även användare som inte är robotexperter ska kunna lära robotar att utföra uppgifter genom att helt enkelt visa hur man utför dem.

Fakta: Benjamin Fonoonis avhandlingsarbete har delvis finansierats av EU-projektet INTRO (INTeractive RObotics research network) inom det sjunde ramprogrammet.

Warning: Unknown: open(/storage/content/65/195165/klienten.se/public_html/files/tmp/sess_ltutmlk8np8p7qkfh9c6ar4al5, O_RDWR) failed: File too large (27) in Unknown on line 0 Warning: Unknown: Failed to write session data (files). Please verify that the current setting of session.save_path is correct (/storage/content/65/195165/klienten.se/public_html/files/tmp) in Unknown on line 0