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這個機(jī)械臂正在完成夠、拿、移、推、點、開等6個動作。

而且動作嫻熟，還不存在失誤。

更令人意外的是，訓(xùn)練這個機(jī)械臂，只花了短短25分鐘。

即使有人為干擾，它也能夠成功完成抓取動作。

還能抓起以前沒有見過的物體形狀。

這就是來自加州大學(xué)伯克利分校的一項新研究——高效機(jī)器操作框架Framework for Efficient Robotic Manipulation（FERM），專門對機(jī)械臂進(jìn)行高效率操作的算法訓(xùn)練。

FERM為什么比其他方法效率高?

目前來看，大多數(shù)針對機(jī)器人訓(xùn)練的的RL算法效率都不是很好。

采用稀疏獎勵的方法訓(xùn)練Dota5游戲的人機(jī)操作，使之成為達(dá)到人類玩家的高手水平，需要花180年的游戲時間。

訓(xùn)練一個機(jī)械臂的手勢，則需要上千萬的模擬學(xué)習(xí)的樣本和兩周的訓(xùn)練時間。

Sim2Real和模擬學(xué)習(xí)這兩個方法稍微好點。Sim2Real需要接受模擬訓(xùn)練，再將訓(xùn)練結(jié)果運用到現(xiàn)實事例中。

模擬學(xué)習(xí)則需要通過一系列的專業(yè)訓(xùn)練示范案例和監(jiān)督學(xué)習(xí)，才能得出最后的訓(xùn)練策略，實驗結(jié)果非常依賴于輸入示范案例的質(zhì)量。

FERM優(yōu)勢在于，既沒有依靠模擬訓(xùn)練轉(zhuǎn)換到現(xiàn)實，也不用高度依賴于輸入的示范案例的質(zhì)量。

而是基于非監(jiān)督性表征學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)擴(kuò)張技術(shù)，使用了pixel-based RL。

因此，它僅僅需要10個Demo，25分鐘的訓(xùn)練時間，就可以讓機(jī)器人學(xué)會六個動作。

FERM具體怎么訓(xùn)練？

FERM采用了基于像素的強化學(xué)習(xí)（pixel-based RL）方法。

具體而言，先收集小部分演示數(shù)據(jù)，并且將這些數(shù)據(jù)存放在“回放緩沖區(qū)”上。

然后，用觀察結(jié)果結(jié)合對比損失量，來對編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

而后，編碼器和“回放緩沖區(qū)”運用一種線下的數(shù)據(jù)來加強RL算法，對RL智能體進(jìn)行訓(xùn)練。

在論文中，研究人員總結(jié)了FERM主要優(yōu)點：

1、高效率：FERM可以學(xué)習(xí)6種不同操作任務(wù)的最優(yōu)策略，在15-50分鐘的訓(xùn)練時間內(nèi)完成每項任務(wù)。

2、簡單統(tǒng)一的框架：框架結(jié)合現(xiàn)有的組成部分，將無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練和在線RL與數(shù)據(jù)擴(kuò)充成一個單一高效的框架。

3、常規(guī)輕量設(shè)置：實施起來只需要一個機(jī)器人、一個GPU、兩個攝像頭、幾個演示，以及稀疏獎勵函數(shù)等等。

具體的實驗結(jié)果如何？

實驗結(jié)果

這項實驗采用像素觀察的方法執(zhí)行了一系列任務(wù)。下圖的每一欄顯示了初始、中間、結(jié)果等三個狀態(tài)。只有當(dāng)機(jī)器人完成任務(wù)時，才會獲得稀疏獎勵。

這個訓(xùn)練算法的效率可謂很高了。具體完成時間如下圖表格所示，在30分鐘左右，它就可以讓機(jī)器人學(xué)習(xí)操作任務(wù)。而簡單的“夠”（Reach）動作，則只需要三分鐘。

實驗結(jié)果稱，它不需要很多的Demo，也不需要到大量的設(shè)備，首次完成任務(wù)的平均時間為11分鐘，并且可以在25分鐘內(nèi)訓(xùn)練出6個機(jī)械動作。

所以研究人員驕傲地說：

“據(jù)我們所知，F(xiàn)ERM是第一個能在不到一小時的時間內(nèi)，能通過像素點直接完成來自不同組、采用稀疏獎勵方法的機(jī)器操作任務(wù)。”

而根據(jù)相關(guān)報告，未來十年，制造業(yè)將需要460萬個崗位。許多制造商也都在轉(zhuǎn)向自動化生產(chǎn)，機(jī)械自動化將占比越來越高。FERM這樣的高效訓(xùn)練框架，可謂是制造業(yè)福音。