Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng thính giác có thể cải thiện nhận thức của rô-bốt

Rô-bốt ngày nay chủ yếu dựa vào thị giác và chạm để hoạt động trong môi trường của chúng, nhưng điều này có thể thay đổi với nghiên cứu mới từ Đại học Carnegie Mellon (CMU). Một nhóm các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng nhận thức của rô-bốt có thể được cải thiện thông qua thính giác.

Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên về quy mô lớn về tương tác giữa âm thanh và hành động của rô-bốt, theo các nhà nghiên cứu tại Viện Rô-bốt của CMU. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra rằng âm thanh có thể đóng vai trò trong việc giúp rô-bốt phân biệt giữa các vật thể. Thông qua việc sử dụng thính giác, rô-bốt cũng có thể xác định loại hành động gây ra âm thanh, và âm thanh có thể giúp dự đoán các thuộc tính vật lý của các vật thể mới.

Lerrel Pinto là tiến sĩ về rô-bốt tại CMU và sẽ là thành viên của khoa tại Đại học New York vào mùa thu này.

“Một lượng lớn công việc sơ bộ trong các lĩnh vực khác cho thấy âm thanh có thể hữu ích, nhưng không rõ nó sẽ hữu ích như thế nào trong rô-bốt,” Pinto nói.

Pinto và nhóm các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng tỷ lệ hiệu suất khá cao, cụ thể là 76% độ chính xác cho rô-bốt sử dụng âm thanh để phân loại vật thể thành công.

Bởi vì kết quả phù hợp với những gì nhóm đang tìm kiếm, họ sẽ khám phá các tùy chọn khác, chẳng hạn như trang bị rô-bốt với gậy đo đạc. Điều này sẽ cho phép chúng xác định vật thể bằng cách gõ vào chúng.

Các phát hiện của nhóm đã được trình bày vào tháng 7 tại hội nghị ảo về Khoa học và Hệ thống Rô-bốt. Đội cũng bao gồm Abhinav Gupta, giáo sư liên kết về rô-bốt, và Dhiraj Gandhi, nhà khoa học nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo của Facebook (META ) tại Pittsburgh.

https://www.youtube.com/watch?v=z38-WCZ7Rb8&feature=emb_title

Nghiên cứu và Bộ dữ liệu

Nghiên cứu được thực hiện với các nhà nghiên cứu tạo ra một bộ dữ liệu lớn và đồng thời ghi lại video và âm thanh của 60 vật thể thông thường. Một số vật thể đó là khối lập phương đồ chơi, công cụ cầm tay, táo, giày và bóng tennis. Các bản ghi được thực hiện khi các vật thể lăn và va chạm xung quanh một khay.

Bộ dữ liệu sau đó được phát hành sau khi lập danh mục khoảng 15.000 tương tác.

Tilt-Bot

Các tương tác được thu thập bởi những gì nhóm gọi là Tilt-Bot, là một khay vuông được kết nối với một cánh tay rô-bốt Sawyer. Sawyer cũng được sử dụng để đẩy các vật thể trên bề mặt, thu thập các loại dữ liệu khác.

Nghiên cứu về cách âm thanh có thể ảnh hưởng đến rô-bốt thông minh đã tồn tại trong một thời gian, nhưng điều mới mẻ là bộ dữ liệu lớn.

Một trong những phát hiện mới là một rô-bốt có thể sử dụng kinh nghiệm và những gì nó đã học về âm thanh của một tập hợp các vật thể nhất định để dự đoán các thuộc tính vật lý của một tập hợp các vật thể không nhìn thấy khác.

“Tôi nghĩ điều thực sự thú vị là khi nó thất bại, nó sẽ thất bại trên những thứ bạn mong đợi nó sẽ thất bại,” Pinto nói. Ví dụ, một rô-bốt không thể sử dụng âm thanh để phân biệt giữa một khối lập phương màu đỏ hoặc một khối lập phương màu xanh. “Nhưng nếu nó là một vật thể khác, chẳng hạn như một khối lập phương so với một cốc, nó có thể xác định được.”

Nghiên cứu được hỗ trợ bởi Cơ quan Nghiên cứu Dự án Tiên tiến Quốc phòng và Văn phòng Nghiên cứu Hải quân.