Az MIT számítástechnikai és mesterségesintelligencia-laborjának (CSAIL) fejlesztése egy olyan területen erősíti a robotokat, ahol eddig nem voltak túl sikeresek: segít nekik felvenni és kezelni mindazokat a tárgyakat, amelyekkel legelőször találkoznak. Annak ellenére ugyanis, hogy a gépek egyre okosabbak, még a legmodernebb gyárakban is olyan robotok működnek, amelyeket jellemzően előre kell programozni a megfelelő típusú objektumokkal végzett munkára.

Az Engadget beszámolója szerint a kPAM néven futó rendszer képes például egy füles bögrét a fülénél fogva felakasztani, vagy rendesen felpakolni egy pár cipőt a cipőtartóra. Ez elsőre nem tűnik nagy dolognak, de a hasonló feladatokra való felkészítés hagyományos módon, a mesterséges intelligencia támogatása nélkül nagyon hosszú időbe telik. Ezzel szemben a MIT kutatói most úgy látják, hogy a legfejlettebb MI alapú érzékelő és tervező algoritmusok alkalmazásával ebben is sikerült szintet lépni.
 

A kPAM (keypoint affordance manipulation) rendszer állítólag sokkal pontosabban dolgozik a hasonló technológiákkal összevetve. Miután vizuálisan feltérképezi és modellezi a kiválasztott tárgykat a töréspontok három dimenziós rendszerével, a mesterséges intelligencia dönti el, hogy mit is lehet kezdeni velük. A kutatók szerint az objektumok kicsivel is jobb megértése egy nagy csomó új manipulációs alkalmazást tesz lehetővé, ami különösen érdekes lesz az ipari robotok esetében.

Magától jön rá, hogy mi mire alkalmas

A fejlesztések most már azt célozzák, hogy a kPAM rendszer egyre bonyolultabb feladatokkal is megbirkózzon, mint amilyen mondjuk egy mosogatógép kipakolása és az edények szárazra törlése. Ez az MI technológiák és a gépi tanuló algoritmusok fejlődésének ütemét figyelembe véve hamarosan sikerülni fog, ahogy azt a Gizmodo egy másik riportja is bemutatja: a Festo fejlesztése egy olyan robot kezet hozott létre, amely ugyancsak MI támogatással képest a tárgyak manipulálására.

A BionicSoftHand lejjebb látható demója azt mutatja be, hogy a robot kéz hogyan kezel egy dodekaéder alakú testet, miután a 3D-s kamerarendszer és a mélységet érzékelő szenzorok megalkották az idom virtuális másolatát. Ahogy a fenti esetben, itt is a mesterséges intelligencia segít abban, hogy a robot értelmezni is tudja a begyűjtött adatokat – a beszámoló alapján egy ilyen testet biztonsággal manipuláló robotkéz programozása például hónapokba kerülne.
 

A mesterséges kéz konstrukciója a Festo szerint 12 szabadsági fokkal rendelkezik, vagyis meglehetős ügyességgel képes kezelni a dolgokat. Így külön fejezetet érdemelne a BionicSoftHand fizikai megvalósítása is, ami mr csak az emberi kézre emlékeztető anyagválasztások miatt is azt jósolja, hogy a technológia egyszer nem csak az ipari felhasználásban, hanem például az osztálytermekben is megjelenhet: a beszámoló szerint ebben az esetben is igaz, hogy az MI és a hardverek párhuzamos fejlődése szinte napról napra jobb eredményekre vezet.