Инженеры научили робота готовить вместе с людьми

Система справилась с приготовлением блюд по шести рецептам.

Ученые из Корнеллского университета разработали MOSAIC — модульную архитектуру, которая позволяет роботам выполнять сложные бытовые задачи, предполагающие тесное взаимодействие с людьми, например, приготовление пищи. Эту систему протестировали в серии реальных экспериментов, которые показали, что она может помочь людям готовить рецепты, сообщает TechXplore.

Домашние роботы помогают людям выполнять различные бытовые задачи: от мытья посуды и стирки до приготовления пищи и уборки. Хотя робототехники пытаются улучшить навыки домашних роботов, многие из них все еще не способны решать более сложные и творческие задачи. Например, готовить вместе с людьми. 

Исследователи оценили своего робота во время готовки по нескольким рецептам.
Исследователи оценили своего робота во время готовки по нескольким рецептам.Источник: Wang et al.

Предложенная исследователями система MOSAIC тесно сотрудничает с людьми, используя естественный язык, координирует работу нескольких роботов и управляет открытым словарем повседневных объектов.

Система является модульной, то есть состоит из различных частей, которые решают те или иные аспекты поставленной задачи. Компоненты системы можно условно разделить на интерактивный планировщик задач, архитектуру для идентификации объектов и планирования движений роботов и модель, предназначенную для прогнозирования движений людей. MOSAIC использует ИИ-модели как для общих задач, например, для распознавания языка и изображений, так и для конкретных. 

Ученые уже протестировали систему в 60 экспериментальных испытаниях, используя две роботизированные системы — мобильный манипулятор Stretch Robot RE1 и настольный манипулятор Franka Emilka Research 3. В ходе этих испытаний два робота-манипулятора тесно сотрудничали с человеком и приготовили шесть относительно простых рецептов — два салата, три супа и сэндвич с тунцом. Вот как это выглядело:

Инженеры научили робота готовить вместе с людьми

MOSAIC успешно выполнила 68,3% (41/60) совместных кулинарных задач по шести рецептам с коэффициентом выполнения подзадач 91,6%. 

В будущем ученые хотят повысить производительность системы как при совместном приготовлении пищи, так и при выполнении других интерактивных задач. MOSAIC хорошо справляется с простыми подзадачами, такими как подъем и перемещение объектов, но она еще не применялась для более сложных действий, например, для резки ингредиентов.

Ранее Toyota представила милого робота, который может носить предметы, подобно человеку.