Vašingtono universiteto mokslininkų vadovaujama komanda sukūrė 11 veiksmų rinkinį, kurį gali atlikti roboto ranka, kad paimtų beveik bet kokį maistą, kurį galima gauti šakute. Tai leidžia sistemai išmokti pasiimti naujus maisto produktus vieno valgio metu. Čia robotas renka vaisius. Kreditas: Vašingtono universitetas Remiantis 2010 m. duomenimis, maždaug 1,8 milijono žmonių JAV negali valgyti patys. Tačiau roboto mokymas maitinti žmones tyrėjams kelia daugybę iššūkių. Maisto produktai būna beveik begalės formų ir būsenų (skysti, kieti, želatiniai), ir kiekvienas žmogus turi unikalų poreikių ir pageidavimų rinkinį.
Vašingtono universiteto mokslininkų vadovaujama komanda sukūrė 11 veiksmų rinkinį, kurį roboto ranka gali atlikti, kad paimtų beveik bet kokį maistą, kurį galima gauti šakute. Atliekant bandymus su šiuo veiksmų rinkiniu, robotas maistą rinko daugiau nei 80 % laiko, o tai yra vartotojo nurodytas etalonas naudojant namuose. Nedidelis veiksmų rinkinys leidžia sistemai išmokti pasiimti naujų maisto produktų vieno valgio metu.
Grupė pristatė savo išvadas lapkričio 7 d. 2023 m. robotų mokymosi konferencijoje Atlantoje.
UW News kalbėjosi su bendraautoriais Ethanu K. Gordonu ir Amal Nanavati – Paulo G. Alleno kompiuterių mokslo ir inžinerijos mokyklos UW doktorantais – ir bendraautoriu Tayloru Kessleriu Faulkneriu, Alleno mokyklos UW podoktorantūros mokslininku. apie šėrimo robotais sėkmę ir iššūkius.
„Personal Robotics Lab“ jau kelerius metus dirba su robotų pagalba. Kokia šio dokumento pažanga?
Ethanas K. Gordonas: Prie Personal Robotics Lab prisijungiau 2018 m. pabaigoje, kai Siddhartha Srinivasa, Alleno mokyklos profesorius ir vyresnysis mūsų naujo tyrimo autorius, ir jo komanda sukūrė pirmąją savo robotų sistemos iteraciją pagalbinėms programoms. Sistema buvo sumontuota ant neįgaliojo vežimėlio ir lėkštėje galėjo pasiimti įvairius vaisius ir daržoves. Jis buvo skirtas nustatyti, kaip žmogus sėdi, ir paimti maistą tiesiai į burną. Nuo to laiko buvo atlikta nemažai pakartojimų, daugiausia susijusių su įvairiausių maisto produktų identifikavimu lėkštėje. Dabar vartotojas su savo pagalbiniu įrenginiu gali spustelėti paveikslėlį programoje, pavyzdžiui, vynuogę, o sistema gali jį atpažinti ir pasiimti.
Taylor Kessler Faulkner: Be to, išplėtėme sąsają. Kad ir kokias pritaikymo neįgaliesiems sistemas žmonės naudotų bendraudami su savo telefonais (dažniausiai balso ar burnos valdymo navigaciją), jie gali valdyti programą.
EKG: Šiame dokumente, kurį ką tik pristatėme, pasiekėme tiek, kad galime pasiimti beveik viską, ką gali pakelti šakutė. Taigi, pavyzdžiui, negalime pasiimti sriubos. Tačiau robotas gali susidoroti su viskuo – nuo bulvių košės ar makaronų iki vaisių salotų iki tikrų daržovių salotų, taip pat su iš anksto supjaustyta pica, sumuštiniu ar mėsos gabalėliais.
Ankstesniame darbe su vaisių salotomis žiūrėjome, kokią trajektoriją robotas turėtų eiti, jei jam pateikiamas maisto vaizdas, tačiau trajektorijų rinkinys, kurį jam suteikėme, buvo gana ribotas. Mes tik keitėme šakės žingsnį. Jei norite pasiimti, pavyzdžiui, vynuogę, šakės noragai turi eiti tiesiai žemyn, bet bananui jie turi būti pasvirę, kitaip jis nuslys. Tada dirbome, kiek jėgų reikia pritaikyti skirtingiems maisto produktams.
Šiame naujame dokumente pažvelgėme į tai, kaip žmonės renkasi maistą, ir panaudojome šiuos duomenis trajektorijų rinkiniui sukurti. Mes radome nedidelį skaičių judesių, kuriuos žmonės iš tikrųjų naudoja valgydami, ir apsistojome 11 trajektorijų. Taigi, o ne tiesiog aukštyn-žemyn ar įlipimas kampu, jis naudoja kaušinimo judesius arba kraipo maisto gaminio viduje, kad padidintų kontakto stiprumą. Šis nedidelis skaičius vis tiek turėjo galimybę pasiimti daug didesnį maisto produktų asortimentą.
Manome, kad sistema dabar yra tokioje vietoje, kur ją galima panaudoti bandymams su žmonėmis, nepriklausančiais tyrimų grupei. Galime pakviesti vartotoją į UW ir pasodinti robotą ant neįgaliojo vežimėlio, jei jis turi tvirtinimo aparatą, arba stovą prie vežimėlio ir bėgti per visą valgį.
Kokie jūsų, kaip tyrėjų, laukia svarbūs iššūkiai, kad tai būtų kažkas, ką žmonės galėtų naudoti savo namuose kiekvieną dieną?
EKG: Mes iki šiol kalbėjome apie maisto paėmimo problemą, ir čia galima padaryti daugiau patobulinimų. Tada yra visa kita problema, susijusi su maisto patekimu į žmogaus burną, taip pat kaip asmuo sąveikauja su robotu ir kiek žmogus gali valdyti šią bent iš dalies autonominę sistemą.
TKF: Per ateinančius porą metų tikimės pritaikyti robotą įvairiems žmonėms. Kiekvienas valgo šiek tiek skirtingai. Amal atliko tikrai puikų socialinio maitinimo darbą, kuris pabrėžė, kaip žmonių pageidavimai priklauso nuo daugelio veiksnių, tokių kaip jų socialinė ir fizinė situacija. Taigi mes klausiame: kaip galime gauti informacijos iš valgančių žmonių? Ir kaip robotas gali panaudoti tą įvestį, kad geriau prisitaikytų prie kiekvieno žmogaus valgymo būdo?
Amal Nanavati: Yra keletas skirtingų aspektų, kuriuos galbūt norėsite suasmeninti. Vienas iš jų yra vartotojo poreikiai: kaip toli vartotojas gali pajudinti kaklą, priklauso nuo to, kaip arti šakutė turi prie jų priartėti. Kai kurie žmonės turi skirtingą stiprumą skirtingose burnos pusėse, todėl robotui gali tekti juos maitinti iš tam tikros burnos pusės.
Taip pat yra fizinės aplinkos aspektas. Naudotojai jau turi daugybę pagalbinių technologijų, dažnai montuojamų aplink veidą, jei tai pagrindinė juda kūno dalis. Šios technologijos gali būti naudojamos neįgaliojo vežimėliui valdyti, bendrauti su telefonu ir pan. Žinoma, nenorime, kad robotas, artėdamas prie burnos, trukdytų kuriai nors iš šių pagalbinių technologijų.
Yra ir socialinių sumetimų. Pavyzdžiui, jei aš kalbuosi su kuo nors ar namuose žiūriu televizorių, nenoriu, kad roboto ranka būtų tiesiai prieš mano veidą. Galiausiai yra asmeninės nuostatos. Pavyzdžiui, tarp naudotojų, kurie gali šiek tiek pasukti galvą, kai kurie nori, kad robotas ateitų iš priekio, kad galėtų stebėti jį įeinantį robotą. Kiti mano, kad tai baisu arba atitraukia dėmesį, ir nori turėti įkandimas jiems iš šono.
Pagrindinė tyrimo kryptis yra suprasti, kaip galime sukurti intuityvius ir skaidrius būdus, kaip vartotojas galėtų pritaikyti robotą pagal savo poreikius. Mes svarstome kompromisus tarp tinkinimo metodų, kai vartotojas atlieka tinkinimą, palyginti su labiau į robotą orientuotomis formomis, kai, pavyzdžiui, robotas ką nors bando ir sako: „Ar jums patiko? Taip ar ne?” Tikslas yra suprasti, kaip vartotojai jaučiasi apie šiuos skirtingus tinkinimo metodus ir kurie iš jų lemia labiau pritaikytas trajektorijas.
Ką visuomenė turėtų suprasti apie maitinimą pagal robotą, tiek apskritai, tiek konkrečiai jūsų laboratorijos atliekamą darbą?
EKG: Svarbu žiūrėti ne tik į techninius iššūkius, bet ir į emocinį problemos mastą. Tai nemažas skaičius žmonių, kuriems reikia pagalbos valgant. Yra įvairių skaičių, tačiau JAV yra daugiau nei milijonas žmonių, kurie valgo kiekvieną dieną. Ir jei kaskart reikalautumėte kito žmogaus, kai jums reikia padaryti tą intymų ir labai reikalingą veiksmą, žmonės gali jaustis kaip našta arba sąmoningi. Taigi visa bendruomenė, kurianti pagalbinius įrenginius, tikrai stengiasi padėti žmonėms, turintiems tokių fizinio judėjimo apribojimų, ugdyti nepriklausomybės jausmą.
AN: Net ir šie septynių skaitmenų skaičiai neužfiksuoja visų. Yra nuolatinių negalių, tokių kaip nugaros smegenų pažeidimas, tačiau yra ir laikinų negalių, tokių kaip rankos lūžis. Visi mes galime susidurti su negalia, kai senstame, ir norime įsitikinti, kad turime reikiamų priemonių, kad galėtume gyventi orų ir savarankišką gyvenimą. Be to, deja, nors tokios technologijos labai pagerina žmonių gyvenimo kokybę, JAV draudimo kompanijų jas padengti yra nepaprastai sunku. Manau, kad daugiau žmonių, žinančių apie galimą gyvenimo kokybės gerinimą, tikimės, atvers didesnę prieigą.
Papildomi šio dokumento bendraautoriai buvo Ramya Challa, kuris šį tyrimą baigė būdamas Alleno mokyklos bakalauro studentas ir dabar yra Oregono valstijos universitete, ir Bernie Zhu, UW doktorantas Allen mokykloje.
Citata: Klausimai ir atsakymai: Kaip pagalbinis šėrimo robotas perėjo nuo vaisių salotų rinkimo iki pilno patiekalo (2023 m. lapkričio 16 d.), gautas 2023 m. lapkričio 16 d. iš https://techxplore.com/news/2023-11-qa-assistive-feeding-robot -vaisių-salotos.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
