Video av Jenga Robot kan være prototypen for fabrikkbots av fremtiden

Jenga er et tidsfordriv som mange mennesker fortsatt kan nyte, selv etter mer enn noen få drinker, noe som gjør det til et populært barspill. Men for roboter er spillet fortsatt en utfordring som tester hvordan de begge ser og føle Den fysiske verden, en kombinasjon av ferdigheter som det en gang behersker, vil ha store implikasjoner langt utover å vinne en ledig barfan.

Professor Alberto Rodriguez og studenten Nima Fazeli fra Massachusetts Institute of Technology forteller Omvendt at dette gjennombruddet er nøkkelen til trening roboter i den virkelige verden. Deres forskning ble publisert onsdag i tidsskriftet Science Robotics.

Ved hjelp av kunstig intelligens gjorde de to forskerne muligheten til å behandle både sanntids visuell og berøringsdata, i motsetning til å mate hundrevis av regneark. Denne typen sanntids databehandling kan en dag føre til forsamlingslinjeb robotter som kan lære på flukt med taktil informasjon uten å måtte omprogrammere dem. Botswana kan også lære nye rengjøringsevner med bare litt prøveversjon. Maskiner kan etter hvert bli opplært som lærlinger.

Les mer: Video viser øl-henter Lego Robot som kan ta på seg Boston Dynamic

"Evnen til å lære å samhandle med tårnet med forsiktighet og selvtillit, er nøkkelen til å utvikle en roboterbeidsmessig ferdighet," skriver Rodriguez og Fazeli i en epost til Omvendt. "En annen viktig grunn til at vi valgte Jenga, er data-effektivitet. Hvordan får vi roboten til å lære fra tiere eller hundrevis av forsøk i stedet for tiere eller hundretusenvis av forsøk? Begge disse er viktige for mange oppgaver vi gjør med våre hender, og det ville være bra for roboter å hjelpe oss med. Fra å samle telefoner for å sortere gjennom søppel."

I en video utgitt av forskerne, støtter en robotarm tårnet av treblokker for å utforske hvilke trekk det kan gjøre, Det identifiserer raskt de faste stykkene og styrer dem. Til slutt blir det en Jenga-ekspert som kanskje bare har et skudd på å slå et (sannsynlig full) menneske. Dette er forskjellig fra mange roboter i dag som utelukkende er avhengig av visuelle data for å gå om oppgavene sine.

Nå som denne treningsmetoden har vist seg å knuse den på Jenga, er det opp til forskere å oversette metoden for å hjelpe roboter til å mastre mer praktiske oppgaver. Kanskje lære å sortere resirkulering fra kompostavfall basert på syn og følelse kan være, er neste store test.

Inntil da vil denne robotgrippen gjerne få deg til å se ut som en lure på din neste Jenga-barssession.

Relatert video: Denne roboten hånden ble lært menneskelige reflekser.