🤖 Проблема: роботов часто нужно переучивать. Например, складской робот берёт с полки товары и кладёт в коробки для отправки. Если появляются новые позиции, нужно вручную маркировать тысячи изображений и обучать систему заново. Процесс усложняется, если предмет может лежать на боку: робот воспримет такой сценарий как новый.
😎 Решение: переобучать роботов с помощью нового типа нейросети NDF (поле нейронного дескриптора).
🤔 Как работает? NDF изучает трёхмерную геометрию предметов и сопоставляет формы похожих объектов по их частям. Если модели показать стоящий вертикально предмет и тот же предмет на боку, NDF поймёт, что это один и тот же объект.
С помощью NDF можно за 10−15 минут переобучить робота задаче «выбери и помести» на нескольких физических примерах.
🤨 И что? Теперь достаточно 10 раз показать роботу новый предмет, чтобы он научился поднимать его и манипулировать им.
👥 Кто: исследователи Массачусетского технологического института, США.
Источники: news.mit.edu и arxiv.org
