Paul Arnold tərəfindən , Phys.org

Lisa Lock tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Həm simulyasiya, həm də real təcrübələrdə müşahidə edilən nümunəvi nasazlıq rejimləri. (A) Kiçik şüşə qapaqlarının fırlanması qeyri-kafi fırlanma momenti (solda) və qeyri-təbii davranış səbəbindən çətindir: baş barmağın dırnağı şüşə qapağını qaşımaq üçün istifadə olunur (sağda). (B) Barmaqlar kranın tutacağındakı dar yuvaya ilişib qalır. (C) Məhdud bilək qaldırma diapazonu və ya barmaqların ilişib qalması qolun uğursuz sürüşməsinə səbəb olur. (D) Masa üstü yenidən istiqamətləndirilərkən əşyalar təsadüfən kənara itələnir. (E) Əldə yenidən istiqamətləndirilərkən əşyalar əldən sürüşür. Müəllif: Qi Ye

İnsan əlləri təbiətin bir möcüzəsidir və heyvanlar aləmində misilsizdir. Onlar qapaqları bükə, düymələri basa, kiçik əşyalarla asanlıqla davrana və hər gün minlərlə işi yerinə yetirə bilirlər. Robot əlləri onlara çatmaqda çətinlik çəkir. Onlar adətən toxunma hissini itirir, eyni anda bir neçə barmağı hərəkət etdirə bilmir və barmaqları kameralarının görüntüsünü bağladıqda nə tutduqlarını izləyə bilmirlər. Alimlər artıq robotun beynini əllərinə insan kimi çeviklik vermək üçün öyrətmək üçün daha ağıllı bir yol hazırlayıblar.

Robotlara çeviklik öyrətmək

Çoxbarmaqlı robot əlin mürəkkəb tapşırıqları yerinə yetirmə tərzini təkmilləşdirmək üçün Çinli tədqiqatçılar yalnız sadə veb-kamera və ucuz sensorlardan istifadə edərək iki tərəfli bir yanaşma hazırladılar. Onların prosesi Science Robotics jurnalında dərc olunmuş bir məqalədə təsvir edilmişdir .

Birinci mərhələdə robotun süni intellekt beyni insanların çılpaq əlləri və əlcəkləri ilə tapşırıqlar yerinə yetirməsini əks etdirən böyük bir video kitabxanasına baxmaqla əvvəlcədən təlim keçib. Bu, robota vizual məlumatın (əlin obyektin yaxınlığında necə görünməsi) və toxunma məlumatının (barmaq səthə toxunduqda) necə birlikdə işlədiyini öyrədib.Oyna

00:0000:36SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

İkinci mərhələdə robot virtual simulyasiyada məşq etdi , tapşırıqları təkrarladı və bir-bir deyil, eyni anda bir neçə bacarığı öyrəndi. Komandanın istifadə etdiyi yeganə avadanlıq standart veb-kamera və toxunma və ya toxunmama siqnalı verən əsas sensorlar da daxil olmaqla ucuz avadanlıq idi.

Onların yanaşmasının ən maraqlı aspektlərindən biri süni intellekt arxitekturasında insan beyninin bir hissəsi kimi fəaliyyət göstərən, görmə və toxunma hissini birləşdirən bir bölmə yaratmaq idi. Bu, robotun barmaqları mane olanda belə bir obyekti izləməsinə imkan verirdi.

Təkmilləşdirilmiş idarəetmə

Robot səkkiz fərqli tapşırıq üzərində sınaqdan keçirildi. Bunlardan beşi simulyasiyada tətbiq etdiyi tapşırıqlar idi (məsələn, şüşə qapağını çevirmək və qolu sürüşdürmək), digər üçü isə yeni idi (qələmi itiləmək və vinti açmaq da daxil olmaqla). O, görülən tapşırıqları 85%-də uğurla yerinə yetirdi və əksər hallarda görünməyən tapşırıqlarla uğur qazandı. Komanda hətta işıqlandırma şəraitini dəyişdirməklə və sensorları dəyişdirməklə robotu aldatmağa çalışdı, lakin hər iki vəziyyətdə robot işləməyə davam etdi.Oyna

00:0000:48SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

Komanda öz məqalələrində qeyd edir ki , ” İnsan nümayişlərindən vizual-toxunma təlimi ardıcıl olaraq üstün performansa gətirib çıxardı: öyrənmə səmərəliliyinin artması, sim-real ötürmə boşluğunun azalması, daha çox insana bənzər manipulyasiya davranışları və yeni obyektlərə ümumiləşdirmənin yaxşılaşdırılması, müxtəlif işıqlandırma şəraiti və görünməyən tapşırıqlar”.

Bizim etdiyimiz kimi, robotlara görmə və toxunma qabiliyyətlərini birləşdirməyi öyrətmək nəticə etibarilə onlara daha sürətli öyrənməyə imkan verir. Gələcək tədqiqatlar, obyektləri nə qədər möhkəm tutduqlarını hiss etməklə onların necə davrandıqlarını təkmilləşdirməyi hədəfləyəcək.

Müəllifimiz Paul Arnold tərəfindən sizin üçün yazılmış, Lisa Lock tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Egan tərəfindən faktlar yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi düşünün (xüsusilə aylıq). Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Daha çox məlumat: Qi Ye və digərləri, İnsanabənzər manipulyasiya çevikliyi üçün vizual-toxunma hazırlığı və onlayn çoxtapşırıqlı öyrənmə, Elm Robototexnika (2026). DOI: 10.1126/scirobotics.ady2869

Sudharshan Suresh, Əlinizin çatacağı məsafədə: Robot çevikliyi üçün irəliyə doğru bir yol, Elm Robototexnika (2026). DOI: 10.1126/scirobotics.aee5782

Jurnal məlumatları: Elmi Robototexnika 

© 2026 Science X Network