機械学習のおかげでロボットはバナナの皮をむくことができる

柔らかい果物を扱うのはロボットにとって困難ですが、機械学習システムは人間のやり方を模倣することでこのタスクを克服することができました。

クリス・ストケル＝ウォーカー著

2022 年 3 月 24 日

人間のデモ参加者を模倣して機械学習によって訓練されたロボットは、バナナを粉々に砕くことなく皮をむくことに成功する。

柔らかい果物を扱うことはロボットにとって課題であり、ロボットはアイテムを壊すことなく処理するための器用さや微妙なタッチに欠けていることが多い。 果物の不均一な形は、同じ種類の果物であっても大きく異なる可能性があり、そのようなロボットの頭脳として機能するコンピュータービジョンアルゴリズムを混乱させる可能性もあります。

東京大学のキム・ヒチョル氏らは、2本の「指」の間をつかむ2本の腕と手を備えたロボットに動力を供給する機械学習システムを開発した。

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まず、ロボットを操作する人間が数百本のバナナの皮をむき、ロボットが自分で皮をむくように訓練するための 811 分のデモンストレーション データを作成しました。 作業は、片手でバナナを掴み、テーブルから持ち上げる、もう片方の手で先端を掴んで皮をむく、バナナを移動させて残りの皮を剥ぐまでの9段階に分かれていた。

バナナにダメージを与える可能性が低い広範囲の動きについては、機械学習モデルが軌道を作成し、人間が何も考えずに行う動作を模倣します。 しかし、バナナを正確に操作するためにアームが必要になると、システムは反応的なアプローチに切り替わり、環境の予期せぬ変化に反応します。

テストでは、ロボットは 57% の確率でバナナの皮をむくことに成功しました。 プロセス全体には 3 分もかかりません。

バナナの皮むきロボット

キム・ヒチョル 東京大学

「このケースで本当に興味深いのは、人間が使用するプロセスが、深層模倣学習を通じてロボット システムのトレーニングに引き継がれたということです」と、英国シェフィールド大学のジョナサン・エイトケン氏は述べています。

Kim 氏は、自分のアプローチでは数百時間、数千時間ではなく 13 時間のトレーニング データを使用するため、データ効率が高いと述べています。 「それでもかなりの量の高価な GPU (グラフィックス処理ユニット) が必要ですが、私たちの構造を使用することで、[必要な] 大量の計算を削減できます」と彼は言います。

エイトケン氏は、より変形した果物をロボットがどのように処理するかを知りたいと考えています。 しかし、モーターをより細かく制御すれば、さらにうまく機能する可能性がある、と彼は言う。 ただし、この技術は単にバナナに使用されるわけではありません。目標は、細かい運動能力を必要とするタスクをより一般的に処理できるシステムをトレーニングすることです。

参照：arxiv.org/abs/2203.09749

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