Грипър се научава ... чрез опит и грешка

Вдъхновен от човешката ръка, LearningGripper има четири пръста. С помощта на софтуер за машинно обучение, този захващач може да овладее сложно действие като вземане и ориентиране на дадена статия. Основните позиции на пръстите и функцията за обратна връзка от околната среда трябва да бъдат предварително определени; захватът научава всички останали последователности на движение чрез опит и грешка.

Задачата на LearningGripper, както е илюстрирано, беше да завърти топката, докато логото е в горната част. В началото хватката премести топката на случаен принцип. Сензор за позиция в топката предостави обратна информация за това колко далеч е логото от „дланта на захващача.“ LearningGripper получи награда въз основа на система от точки; точки се обработват в софтуера за машинно обучение. С течение на времето софтуерът разработи стратегия за движение и хватката научи какви действия да предприеме в определен момент. Той променя своите предложения за получаване на възможно най-много положителни отзиви и най-накрая намира надеждно решение на задачата си. Ако стратегията на един захват се прехвърли на друг, вторият захващащ го използва като база от знания, за да научи по-ефективно своята собствена стратегия.

LearningGripper демонстрира как системите в бъдеще ще могат да решават сложни задачи самостоятелно без сложно програмиране. Системите за самообучение като LearningGripper могат да бъдат инсталирани на производствена линия и след това да им позволят да оптимизират поведението си независимо