[新聞] Google訓練機器人在自家辦公室分類垃圾

作者: doig (dd)   2023-04-15 11:33:36
1.媒體來源:
iThome
2.記者署名:
文/李建興 | 2023-04-14發表
3.完整新聞標題:
Google訓練機器人在自家辦公室分類垃圾
4.完整新聞內文:
Google應用增強學習技術訓練機器人分類垃圾,實際部署後可成功減少垃圾桶40%至50%的
垃圾重量
https://i.imgur.com/xvC0ecG.png
增強學習技術的發展,使得機器人的能力隨之提升,除了抓取等基本操作,Google還要讓
機器人具備能夠實際處理日常任務的能力,而Google在這2年於自家辦公大樓部署23臺機
器人,專門在垃圾站巡邏,並執行垃圾分類和回收的工作,經統計一年約可減少一半的垃
圾重量。
Google發展能夠在自家辦公大樓中巡邏,並且尋找垃圾站的機器人,機器人的任務是能夠
重新整理垃圾站的垃圾,將可回收物品從其他桶中移動到可回收桶,並將所有可分解的物
品,像是紙容器和紙杯丟入可分解桶,至於其他的東西則放到垃圾桶。
研究人員提到,分類垃圾對機器人來說並不容易,光是要撿起垃圾桶中的物品,就是一個
很大的深度學習挑戰,而且機器人還要能夠辨識物體,將物體放進合適的桶中更是不容易
。研究人員使用真實世界資料,進行深度增強學習,並且透過將模擬訓練和實際操作相結
合,以加速學習過程,另外,機器人也使用額外的感測資訊,掌握物體的形狀和大小,提
高在不同場景下的泛化能力。
訓練垃圾分類機器人有多個分類垃圾經驗獲取管道,一開始由研究人員制定一組簡單的策
略,雖然機器人以此策略分類垃圾的成功率很低,但是可以提供一些初始經驗,第二個經
驗學習管道則是sim-to-real模擬訓練框架,透過模擬提供機器人更多初始垃圾分類策略
,再來研究人員則要機器人站在教室中,透過設定具代表性的垃圾站環境,要機器人不斷
地進行垃圾分類練習,最後研究人員才將這些機器人,部署到辦公大樓中,在真實的環境
中執行垃圾分類,學習最實際的分類經驗。
雖然在實際辦公大樓垃圾桶的訓練,可以擁有最真實的體驗,但是辦公室中有些時候會有
很多垃圾,有些時候卻又很少,因此機器人多數的分類經驗,還是在垃圾分類教室中獲得
。機器人在分類教室總共收集54萬次的分類試驗,在實際部署中則收集到3.25萬次。
https://i.imgur.com/VyZDkEv.png
透過在教室中進行受控的比較實驗,最終機器人能以84%的準確度分類垃圾,而且透過分
析2021年到2022年的統計資料,Google表示他們的機器人分類系統,能夠有效減少垃圾重
量40%到50%。
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