Umorni ste od presavijanja veša? AI obara robotski rekord brzine savijanja 

Iako je moguće da neko tamo uživa u sklapanju odeće, to verovatno nije omiljena zabava.

Dvoruka metoda ne nadmašuje ljudske brzine, ali ostavlja starije robote na sklapanje u prašini

Shodno tome, istraživači u UC Berkelei’s AUTOLAB razvili su novi robotski metod savijanja odeće rekordnom brzinom (za robota) pod nazivom SpeedFolding. Koristeći mašinski vid, neuronsku mrežu nazvanu BiManual Manipulation Network (BiMaMa-Net) i par industrijskih robotskih ruku, SpeedFolding može da presavije 30-40 nasumično pozicioniranih odevnih predmeta na sat, obično završavajući svaki u roku od dva minuta.

Iako ta stopa ne zvuči impresivno u poređenju sa ljudima, prethodne robotske metode savijanja odeće dostigle su samo „3-6 FPH“ (folds per hour) prema istraživačima u radu koji je podnet za prezentaciju na IROS2022 sledeće nedelje u Kjotu. To je delo Jahava Avigala, Tamima Asfora, Torstena Krogera i Kena Goldberga sa UC Berkli i Larsa Beršajda sa Tehnološkog instituta Karlsrue. Postizanje brzine na stranu, rad je vredan čitanja da biste uživali u tome kako istraživači opisuju problem savijanja odeće u tehničkom smislu. „Pouzdano i efikasno savijanje odeće je dugogodišnji izazov u ​​robotskoj manipulaciji“, pišu oni, zbog „složene dinamike“ i „prostora konfiguracije visokih dimenzija odevnih predmeta“.

Drugim rečima, odeća se lako gužva i može biti svuda. Kao odgovor, osmislili su „bimanualni sistem“ (koristeći dve ruke) koji može da izgladi zgužvanu odeću, a zatim da je savije duž željenih linija preklapanja koje su dali istraživači. Prethodne robotske metode savijanja odeće su se „uglavnom fokusirale na manipulaciju jednom rukom“, prema autorima, što bi moglo objasniti dramatično povećanje brzine SpeedFolding-a sa dve ruke. Neuronska mreža BiMaMa-Net je naučila svoju sposobnost da savija odeću nakon proučavanja 4.300 primera uz pomoć ljudi i mašina, a povezani industrijski robot može da presavija odeću iz nasumične početne pozicije za manje od 120 sekundi (u proseku) sa stopom uspeha od 93 procenta. Pored toga, SpeedFolding može da generalizuje (primeni ono što je naučio) na odeću od drugačijeg materijala, oblika ili boje od odeće sa kojom je trenirao.

U osnovi, sistem treba da ispita početno stanje odeće (pomoću kamere iznad glave) i izračuna gde da je uhvati sa svoje dve ruke da bi odeća prešla na sledeći željeni korak u procesu savijanja. Što se tiče samog robotskog hardvera, istraživači su koristili ABB YuMi industrijskog robota sa vrhovima prstiju „proširenim malim 3D štampanim zubima da bi se poboljšalo hvatanje“. Robot veoma sličnog izgleda (YuMI IRB 14000) košta 58.000 dolara, tako da snovi o upotrebi SpeedFolding-a kod kuće trenutno nisu u dosegu tipičnog domaćinstva. Ali tehnika bi se na kraju mogla filtrirati do kućne robotike. Za sada, autori pominju “proizvodnju tekstila i logistiku, industrijsku i kućnu perionicu, zdravstvenu zaštitu i ugostiteljstvo” kao potencijalne primene za tehnologiju.

Izvor: Arstechnica