人間は、環境内のオブジェクトを認識し、「直感的に」ツールとして使用できます。 研究者 Tee Keng Peng (I2R ASTAR) と Ganesh Gowrishankar によって行われた研究。コンピュータサイエンス (IT – 情報の縮約と自動 – がドメインです…)、モンペリエのロボティクスおよびマイクロエレクトロニクス (LIRMM – CNRS/モンペリエ大学) の一部として 事業 (プロジェクトとは、不確実な結果の不可逆的なコミットメントであり、再現可能ではありません…) 自在体プロジェクト (JST-ERATO) は、予測不可能でモデル化されていないシナリオでロボットをより革新的にするために、ロボットでこの能力を開発することに関心があります。
この研究の結果によると、ロボットは人間と同じように、観察 （観察とは、現象を見ようとせずに、注意深く現象を追跡する行為です…） 潜在的なツールを特定するためのメンバーの。

ツールの使用は、ロボットにとって重要なスキルとして認識されており、物体 (一般に、オブジェクトという言葉 (ラテン語の objectum、1361 年から) は、… で定義されたエンティティを指定します) 多くの研究。 しかし、ツールの使用は常に問題と見なされてきました。学ぶ (学習とは、ノウハウの獲得、つまりプロセスのことです…) ツールを使用した以前のすべてのロボットは、ツール自体を使用するために、少なくともいくつかのツールを使用するか、他のエージェントによるツールの使用を観察し、それらから学習する必要がありました。

ここのチームは リサーチ (科学的研究は、まず第一に、…を目的として行われるすべての行動を指定します。) 人間の道具の使用に関して行われた彼らの以前の研究の結果に基づいていた (Ganesh et al. Nat. Comm. 2014), 実施形態 (Aymerich Franch & Ganesh, Neurosci. Res. 2016) および道具 （道具とは、生物がその能力を高めるために使用する最終的なオブジェクトです…） 人間 (Tee et al. ICRA 2018)。 これらは、人間が自分の手足を使用して、さまざまなタスクのツールとしてオブジェクトを識別できるという発見につながりました。 これは、理論的枠組みの開発につながりました (フレームワーク) これにより、 ロボット (ロボットはメカトロニクス デバイスです (機械、電子、および…) ツールを使用した経験がなくても、オブジェクトをツールとして識別し、学習を必要とせずにそれらを使用します。

「私たちのアルゴリズムにより、ロボットは、ツールなしで実行できるあらゆるタスクでツールを即座に認識して使用できます。ロボットは、タスクを可能にする自分の手足の「機能」特性を識別し、それらの特性を使用してオブジェクトを潜在的なツールとして認識できます。同じタスクを実行し、ロボットが既に持っているコントローラーを使用して、ツールで適切な動きを開発します。」、とガネーシュ・ゴウリシャンカールは説明します。

ロボットのツール認識

このフレームワークは、運動学的な増強、つまり手足の形状とサイズ (視覚的に認識できる) の拡張を可能にするツールで機能します。 これらには、 一緒 (集合論では、集合は直観的にコレクションを指定します…) で使用する重要なツール 生活 （人生は与えられた名前です:) 毎日：スプーン、熊手、トング、皿、さらには椅子（登山用）など。 しかし、動的な増加を可能にする他のツールがあります/ 力 (力という言葉は、物に対する機械的な力を表すことができ、比喩的に言えば…)、たとえばハンマーとレバー。

の 将来 (Futurs は、Éditions de l’Aurore の SF コレクションです。) さらなる作業により、この作業の結果が拡張され、ロボットが動的ツールを使用できるようになり、ツールの使用方法を学習するための利用可能な技術と統合される可能性があります。 この次のステップは、ロボットを、ツールを使用する人間の多彩な能力に近づけます。

出版物:

Tee、KP、Cheong、S.、Li、J.ら。 事前のツール学習や観察を必要としない、ロボットのツール認識のためのフレームワーク。 ナット マッハ インテル 4、533-543 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s42256-022-00500-9

コンタクト：
Ganesh Gowrishankar – 研究員 CNRS （頭字語CNRSでよく知られている国立科学研究センターが最大です…） LIRMMで – ganesh.gowrishankar at lirmm.fr