Навигационната система за роботи SemExp

В края на месец Юни 2020г. навигационната система за роботи SemExp спечели Habitat ObjectNav Challenge по време на конференцията за виртуално компютърно визуализиране и разпознаване на образи, създадена от Samsung Research China.

SemExp или целево ориентирано семантично изследване използва машинно обучение за обучение на робот за разпознаване на обекти – например знаейки разликата между кухненската маса и гардероба, а също така и познанието, да разбере къде в един дом вероятно се намират такива обекти. Това дава възможност на системата да мисли стратегически за това как да търси нещо, заяви Девендра С. Шаплот, доктор на науките.

Робот, пътуващ от точка А до точка Б, е по-ефективен, ако разбира, че точка А е дивана в хола, а точка Б е хладилника, дори ако е разположен на непознато място. Това е идеята за здрав разум зад „семантичната“ навигационна система, разработена от университета Карнеги Мелън и Facebook AI Research (FAIR).

„Здравият разум казва, че ако търсите хладилник, по-добре отидете в кухнята“, каза Чаплот. Класическите роботизирани навигационни системи, за разлика от тях, изследват пространство, като изграждат карта, показваща препятствията. В крайна сметка роботът стига до мястото, където трябва да отиде, но маршрутът може да бъде съвсем схематичен и отделящ повече време до достигане на целта.

Досегашното използване на машинно обучение за обучение на семантични навигационни системи бе затруднено, тъй като роботите трябва да запомнят множество обекти и техните местоположения в специфичната среда, в която са поставени.