MIT en Stanford onderzoekers ontwikkelen efficiënte machine learning techniek voor robotbesturing

FFrits 30 juli 2023 08:02

Onderzoekers van MIT en Stanford Universiteit hebben een nieuwe machine learning techniek geïntroduceerd die de controle van robots, zoals drones en zelfrijdende voertuigen, in dynamische omgevingen kan revolutioneren.

Incorporatie van controletheorie in machine learning

Het innovatieve aspect van deze techniek is de integratie van controle-georiënteerde structuren in het leerproces van het model. Door gezamenlijk de dynamiek van het systeem en deze unieke controle-georiënteerde structuren uit de data te leren, waren de onderzoekers in staat controllers te genereren die opmerkelijk goed presteren in real-world scenario's.

De methode is geïnspireerd op hoe robotici fysica gebruiken om eenvoudigere robotmodellen te ontwerpen. Deze handmatig afgeleide modellen vangen essentiële structurele relaties op basis van de fysica van het systeem. Echter, in complexe systemen waar handmatige modellering onmogelijk wordt, gebruiken onderzoekers vaak machine learning om een model aan de data te passen. Het probleem met bestaande benaderingen is dat ze controle-gebaseerde structuren over het hoofd zien, die cruciaal zijn voor het optimaliseren van de prestaties van de controller.

Data-efficiëntie voor snelle prestaties

Bovendien was de techniek zeer efficiënt in termen van data, wat betekent dat het uitstekende prestaties leverde met minimale datapunten. In vergelijking daarmee zagen andere methoden die meerdere geleerde componenten gebruikten een snelle daling van de prestaties met kleinere datasets. Deze data-efficiëntie is bijzonder veelbelovend voor scenario's waarin robots of drones snel moeten aanpassen aan snel veranderende omstandigheden.

Een belangrijk aspect van het onderzoek is de algemeenheid van de aanpak. Het kan worden toegepast op verschillende dynamische systemen, waaronder robotarmen en vrij-vliegende ruimtevaartuigen die in omgevingen met lage zwaartekracht werken. Dit opent nieuwe mogelijkheden voor meer efficiënte en effectieve controllers, en brengt ons een stap dichter bij een toekomst waarin robots complexe scenario's met opmerkelijke vaardigheid en aanpasbaarheid kunnen navigeren.

Toonaangevende bijdragen aan het leerproces

Experts uit het veld hebben de bijdragen van dit onderzoek geprezen, met name de integratie van controle-georiënteerde structuren als een inductieve bias in het leerproces. Deze conceptuele innovatie heeft geleid tot een zeer efficiënt leerproces, resulterend in dynamische modellen met intrinsieke structuren die bevorderlijk zijn voor effectieve, stabiele en robuuste controle.

Meer artikelen

Lees ook

Hier zijn een aantal interessante artikelen op andere sites uit ons netwerk.