根據近日發表于預印本平臺arXiv的一篇論文，一個經過機器學習訓練的機器人可以模仿人類成功地剝香蕉，而不會把它撕成碎片。

處理柔軟的水果對機器人來說是一個挑戰，因為機器人通常缺乏在不破壞物品的情況下處理它們的靈巧性和細微的觸感。水果形狀參差不齊，即使是同一種水果，形狀也會有很大差異——這會擾亂計算機視覺算法，而視覺算法通常充當機器人的大腦。

日本東京大學的Heecheol Kim和同事開發了一種為機器人提供動力的機器學習系統，它有兩個手臂和兩只手，用兩個“手指”抓東西。

首先，一個人操作機器人為數百根香蕉剝皮，通過811分鐘的演示數據訓練機器人自己完成這件事。這項任務被分為9個階段，從抓住香蕉到用一只手把它從桌子上拿起來，用另一只手抓住香蕉的一頭，剝開香蕉皮，然后移動香蕉，以便剝掉剩下的皮。

對于不太可能損壞香蕉的大范圍運動，機器學習模型繪制出一條軌跡，模仿人類不需要太多思考的動作。但當需要手臂精確操縱香蕉時，系統會切換到反應式方法，對環境中的意外變化做出響應。

在測試中，該機器人剝香蕉皮的成功率為57%。整個過程不到3分鐘。

英國謝菲爾德大學的Jonathan Aitken說：“在這個案例中，真正有趣的是，人類使用靈巧的手的過程已經通過深度模仿學習應用于機器人系統的訓練中。”

Kim表示，團隊的方法具有數據高效性，因為它使用了13小時的訓練數據，而不是數百或數千小時的。“它仍然需要大量昂貴的GPU（圖形處理單元），但我們可以減少大量的計算量。”

Aitken想看看機器人是如何處理更“畸形”的水果的。但他說，如果有更好的運動控制，它可能會工作得更好。然而，這項技術不會簡單地用于香蕉，其目標是訓練一個系統，使其能夠更普遍地處理需要精細運動技能的任務。

相關論文信息：https：//doi.org/10.48550/arXiv.2203.09749