Roboty nauczą się naśladować rozwój niemowląt?

Framework inspirowany ruchami niemowlęcia pokazuje, że roboty mogą zyskać bardziej naturalny dotyk i adaptację ruchu dzięki naśladowaniu rozwoju niemowląt.

.Od lat roboty świetnie radzą sobie z analizą obrazu i interpretacją języka, ale dużo trudniej przychodzi im zadanie znacznie bardziej podstawowe, którym jest fizyczny kontakt z otoczeniem.

Chwytanie przedmiotów, ocena siły nacisku czy bezpieczna interakcja z człowiekiem pozostają dla robotów wyzwaniem, mimo szybkiego postępu wizji komputerowej i dużych modeli językowych. Badacze z Tongji University oraz State Key Laboratory of Intelligent Autonomous Systems przedstawili nowy model uczenia, który może zmienić tę sytuację. Jego kluczową cechą jest inspiracja tym, jak ludzkie niemowlęta stopniowo uczą się dotyku, ruchu i reakcji na bodźce z otoczenia.

Podstawą projektu jest meta-learning, czyli podejście, w którym robot nie uczy się konkretnego zadania, lecz sposobu uczenia się. Dzięki temu może szybciej przystosować się do nowych przedmiotów czy sytuacji bez rozbudowanego wcześniejszego treningu. Zespół oparł framework na zasadach robotyki rozwojowej, integrując sygnały z czujników dotykowych z wiedzą o położeniu własnych elementów w przestrzeni. Pozwoliło to określić tzw. granicę przestrzeń–siła, czyli zakres, w którym robot może działać, wyczuwając jednocześnie nacisk i kontakt tak, jak robi to człowiek podczas pierwszych etapów nauki ruchu. Model obejmuje sieć neuronową opartą na fibring-paradigm, proces treningowy oparty na wnioskowaniu indukcyjnym oraz konstrukcję danych wejściowych opartą na uczeniu aktywnym. Framework ten cechuje się konkurencyjną zdolnością uogólniania, odpornością oraz skalowalnością.

W porównaniu z wcześniejszymi metodami uczenia dotyku u robotów ta nowa koncepcja wyróżnia się dużą elastycznością. Nie wymaga skomplikowanych modeli mechanicznych ani dokładnych danych o budowie robota. Opiera się wyłącznie na sygnałach z działania i czujników, co oznacza, że można ją zastosować do wielu typów maszyn. Daje to robotom praktyczne wskazówki dotyczące kontaktu fizycznego, takie jak znaczenie nacisku na konkretne elementy czy właściwe reakcje na nieznane powierzchnie. Dodatkowo model może być stale optymalizowany dzięki uczeniu few-shot, co oznacza szybkie dostosowanie do nowych sytuacji po niewielkiej liczbie prób.

.Framework przetestowano w realnych robotach wykonujących zadania obejmujące bliski kontakt z ludźmi i otoczeniem. Wyniki były obiecujące. Roboty potrafiły stopniowo poprawiać swoje ruchy, unikać nadmiernej siły i reagować bardziej naturalnie. Obserwowano zwiększoną precyzję chwytania, płynność ruchów oraz zachowania, które użytkownicy oceniali jako bezpieczne. Wyniki sugerują, że model może stać się podstawą przyszłych rozwiązań dla humanoidów, asystentów robotycznych, robotów medycznych czy urządzeń wspomagających rehabilitację.

W kolejnych etapach badacze chcą rozszerzyć testy na inne rodzaje robotów oraz zróżnicowane środowiska kontaktu, w tym powierzchnie o odmiennych właściwościach i dynamiczne scenariusze współpracy człowiek–robot. Jeśli framework zostanie rozwinięty zgodnie z oczekiwaniami, może stać się jednym z fundamentów robotyki przyszłości, w której maszyny będą nie tylko widzieć i rozumieć świat, ale także czuć go i reagować na niego w sposób płynny, bezpieczny i… bardziej ludzki.

Oprac: SŚ