Învățarea roboților să anticipeze preferințele umane pentru o colaborare îmbunătățită

Oamenii dețin abilitatea unică de a înțelege scopurile, dorințele și credințele celorlalți, abilitate esențială pentru anticiparea acțiunilor și colaborarea eficientă. Această competență, cunoscută sub denumirea de „teoria minții”, este înnăscută, dar rămâne o provocare pentru roboți. Totuși, dacă roboții trebuie să devină adevărați asistenți colaborativi în producție și viața de zi cu zi, trebuie să învețe și ei aceste capacități.

Într-un nou articol, finalist la premiul pentru cel mai bun articol la Conferința Internațională ACM/IEEE de Interacțiune Om-Robot (HRI), cercetători în informatică de la USC Viterbi încearcă să învețe roboții să prezică preferințele umane în sarcini de asamblare. Astfel, roboții ar putea, într-o zi, să asiste în diverse activități, de la construirea sateliților până la aranjarea mesei.

“When working with people, a robot needs to constantly guess what the person will do next,” said lead author Heramb Nemlekar, a USC computer science PhD student supervised by Stefanos Nikolaidis, an assistant professor of computer science. “For example, if the robot thinks the person will need a screwdriver to assemble the next part, it can get the screwdriver ahead of time so that the person does not have to wait. This way the robot can help people finish the assembly much faster.”

O nouă abordare pentru prezicerea acțiunilor umane

Previzionarea acțiunilor umane poate fi dificilă, deoarece diferite persoane preferă să finalizeze aceeași sarcină în moduri variate. Tehnicile actuale cer oamenilor să demonstreze cum ar dori să efectueze asamblarea, lucru consumator de timp și contraproductiv. Pentru a rezolva această problemă, cercetătorii au descoperit similitudini în modul în care indivizii asamblează produse diferite și au folosit aceste informații pentru a prezice preferințele.

În loc să solicite indivizilor să „arată” robotului preferințele lor într-o sarcină complexă, cercetătorii au creat o sarcină mică de asamblare (denumită „canonicală”) care poate fi realizată rapid și ușor. Robotul ar „privi” apoi omul finalizând sarcina cu ajutorul unei camere și ar utiliza învățarea automată pentru a învăța preferința persoanei pe baza secvenței de acțiuni din sarcina canonică.

Într-un studiu cu utilizatori, sistemul cercetătorilor a reușit să prezică acțiunile umane cu o acuratețe de aproximativ 82 %. Această abordare nu doar economisește timp și efort, ci și contribuie la consolidarea încrederii între oameni și roboți. Ar putea fi benefică în medii industriale, unde lucrătorii asamblează produse la scară largă, precum și pentru persoane cu dizabilități sau mobilitate limitată care necesită asistență în asamblarea produselor.

În direcția unui viitor cu colaborare îmbunătățită între om și robot

Obiectivul cercetătorilor nu este să înlocuiască lucrătorii umani, ci să sporească siguranța și productivitatea în fabricile hibride om-robot, prin atribuirea roboților a sarcinilor fără valoare adăugată sau ergonomice dificile. Cercetările viitoare se vor concentra pe dezvoltarea unei metode de proiectare automată a sarcinilor canonice pentru diferite tipuri de sarcini de asamblare și pe evaluarea beneficiilor învățării preferințelor umane din sarcini scurte și prezicerii acțiunilor în sarcini complexe în diverse contexte, cum ar fi asistența personală în locuințe.

“Un robot care poate învăța rapid preferințele noastre poate să ne ajute să pregătim o masă, să rearanjăm mobila sau să efectuăm reparații casnice, având un impact semnificativ asupra vieții noastre de zi cu zi,” a declarat Nikolaidis.