論文の概要: Towards a Robust Soft Baby Robot With Rich Interaction Ability for Advanced Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08093v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 14:45:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:05:28.166010
• Title: Towards a Robust Soft Baby Robot With Rich Interaction Ability for Advanced Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 高度な機械学習アルゴリズムのためのリッチインタラクション能力を有するロバストなソフトベイビーロボットを目指して
• Authors: Mohannad Alhakami, Dylan R. Ashley, Joel Dunham, Yanning Dai, Francesco Faccio, Eric Feron, Jürgen Schmidhuber,
• Abstract要約: 先進的な機械学習アルゴリズムを扱うために、スクラッチから設計された新しいロボット手足を提案する。 我々の設計は、ハイブリッドなソフトハード構造、リッチな非接触センサー(排他的カメラ)による高い冗長性、そして容易に交換可能な故障点を備えている。 このデザインは、汎用的で一般的に知的なロボットを実現するための、よりカスタマイズされたロボット設計に向けた具体的なステップであると考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.623734020960633
• License:
• Abstract: Advanced machine learning algorithms require platforms that are extremely robust and equipped with rich sensory feedback to handle extensive trial-and-error learning without relying on strong inductive biases. Traditional robotic designs, while well-suited for their specific use cases, are often fragile when used with these algorithms. To address this gap -- and inspired by the vision of enabling curiosity-driven baby robots -- we present a novel robotic limb designed from scratch. Our design has a hybrid soft-hard structure, high redundancy with rich non-contact sensors (exclusively cameras), and easily replaceable failure points. Proof-of-concept experiments using two contemporary reinforcement learning algorithms on a physical prototype demonstrate that our design is able to succeed in a simple target-finding task even under simulated sensor failures, all with minimal human oversight during extended learning periods. We believe this design represents a concrete step toward more tailored robotic designs for achieving general-purpose, generally intelligent robots.
• Abstract（参考訳）: 高度な機械学習アルゴリズムは、非常に堅牢で、強力な帰納バイアスに頼ることなく、広範な試行錯誤学習を処理するために、リッチな感覚フィードバックを備えたプラットフォームを必要とする。 従来のロボットデザインは、特定のユースケースに適しているが、これらのアルゴリズムを使用すると壊れやすいことが多い。 このギャップに対処し、好奇心を駆使した赤ちゃんロボットの実現というビジョンに触発された私たちは、スクラッチからデザインされた新しいロボット手足を紹介します。 我々の設計は、ハイブリッドなソフトハード構造、リッチな非接触センサー(排他的カメラ)による高い冗長性、そして容易に交換可能な故障点を備えている。 物理プロトタイプ上での2つの現代強化学習アルゴリズムを用いた概念実証実験により、シミュレーションされたセンサ故障下であっても、設計が単純な目標達成作業に成功できることが実証された。 このデザインは、汎用的で一般的に知的なロボットを実現するための、よりカスタマイズされたロボット設計に向けた具体的なステップであると考えています。

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