Oossa

ReSkill verhoogt robotsucces in simulaties van 30% naar ruim 80%

Het nieuwe raamwerk voor selectieve zelfverbetering brengt het gemiddelde succespercentage op tien RoboDojo-taken op 86.2% en haalt 77.5% bij tests in de praktijk.

Kort berichtDoor Gepubliceerd door Oossa: 1 min lezen

Datum van gebeurtenis:

Onderzoekers onder leiding van Zheng Sun introduceerden ReSkill, een systeem waarmee een robot zwakke plekken in zijn manipulatieprogramma’s kan opsporen en verhelpen. Het raamwerk bouwt een taakgrafiek, vindt stappen die mislukken en stelt kleine codewijzigingen voor, die eerst worden getest voordat ze worden behouden. Bij gesimuleerde RoboDojo-taken steeg het gemiddelde succespercentage van 30% naar 86.2%. Bij acht taken in de praktijk slaagde de robot in 62 van de 80 pogingen. De uiteindelijke beleidsregels draaien zonder de zelfverbeteringsagent en maken alleen gebruik van de verfijnde vaardigheden.

Waarom het ertoe doet

Fabrikanten kunnen robots inzetten die tijdens de ontwikkeling hun eigen code verbeteren. Dat kan pick-and-placewerk betrouwbaarder maken, zonder extra rekenlast tijdens het gebruik.

Was dit artikel nuttig?
Delen

Lees ook

Oossa · Nieuwsbrief

De AI-week, uitgelegd

Elke maandag: het nieuws dat ertoe doet, in gewone taal. Gratis, geen spam.