根据近日发表于预印本平台arXiv的一篇论文，一个经过机器学习训练的机器人可以模仿人类成功地剥香蕉，而不会把它撕成碎片。
处理柔软的水果对机器人来说是一个挑战，因为机器人通常缺乏在不破坏物品的情况下处理它们的灵巧性和细微触感。水果形状参差不齐，即使是同一种水果，形状也会有很大差异——这会扰乱计算机视觉算法，而计算机视觉算法通常充当机器人的大脑。
日本东京大学的Heecheol Kim和同事开发了一种为机器人提供动力的机器学习系统，它有两个手臂和两只手，用两个“手指”抓东西。
首先，一个人操作机器人为数百根香蕉剥皮，通过811分钟的演示数据训练机器人自己完成这件事。这项任务被分为若干个阶段，抓住香蕉，用一只手把它从桌子上拿起来，用另一只手抓住香蕉的一头，剥开香蕉皮，然后移动香蕉，以便剥掉剩下的皮。
对于不会损坏香蕉的大范围运动，机器学习模型绘制出一条轨迹，模仿人类不需要太多思考的动作。但当需要手臂精确操纵香蕉时，系统会切换到反应式方法，对环境中的意外变化做出响应。
在测试中，该机器人剥香蕉皮的成功率为57%。整个过程不到3分钟。
英国谢菲尔德大学的Jonathan Aitken说：“在这个案例中，真正有趣的是，人类使用灵巧的手的过程已经通过深度模仿学习应用于机器人系统的训练中。”
Kim表示，团队的方法具有数据高效性，因为它使用了13小时的训练数据，而不是数百或数千小时的。“它仍然需要大量昂贵的GPU(图形处理单元)，但我们可以大幅减少计算量。”
Aitken想看看机器人是如何处理“畸形”水果的。他说，如果有更好的运动控制，它可能会工作得更好。然而，这项技术不会简单地用于剥香蕉，其目标是训练一个系统，使其能够更普遍地处理需要精细运动技能的任务。
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