Förstärkningsinlärning är en typ av maskininlärning där en agent lär sig genom att interagera med sin omgivning och ta emot belöningar för sina handlingar. I samband med robotträning kan förstärkningsinlärningsalgoritmer tillåta roboten att lära sig hur man utför en uppgift, till exempel att navigera genom en hinderbana, genom att prova och missa. Roboten får positiva belöningar för framgångsrika handlingar och negativa belöningar för handlingar som leder till misslyckande, vilket leder till att den lär sig vilka handlingar den ska vidta i olika situationer.

2. Imitationsinlärning

Imitationsinlärning är en metod för att träna robotar genom att låta dem observera och imitera beteendet hos människor eller andra robotar. Roboten kan tränas med hjälp av tekniker som invers förstärkningsinlärning, där den lär sig belöningsfunktionen som styr beteendet den observerar, och sedan använder förstärkningsinlärning för att optimera sin policy för att maximera belöningen. Detta tillvägagångssätt kan vara särskilt effektivt för uppgifter som kräver människoliknande skicklighet och hand-öga-koordination, som att greppa föremål eller spela musikinstrument.

3. Oövervakat lärande

Oövervakad inlärning är en teknik där en robot lär sig från omärkta data utan att uttryckligen förses med de korrekta svaren. Detta tillvägagångssätt är lämpligt för uppgifter där märkta data är begränsade, och gör det möjligt för roboten att upptäcka viktiga mönster och relationer inom data. Ett exempel är att använda oövervakad inlärning för att lära roboten att känna igen och lokalisera ett objekt i olika miljöer genom att tillhandahålla många bilder av objektet och låta den lära sig att identifiera särdrag.

4. Överför lärande

Överföringslärande är en metod där en robot utnyttjar kunskap som tidigare förvärvats för en uppgift för att lära sig en annan relaterad uppgift. Detta kan avsevärt minska mängden tid och ansträngning som krävs för utbildning. Till exempel kan en robot som är tränad att navigera genom en simulerad inomhusmiljö anpassa sig till en verklig utomhusmiljö genom att överföra sin tidigare inlärning.

5. Meta Learning

Meta-inlärning, även kallat att lära sig att lära, låter robotar lära sig hur man lär sig mer effektivt över olika uppgifter. Det är en form av högre ordningslärande, där roboten istället för att lära sig en enda uppgift lär sig hur man skaffar nya uppgifter snabbare och mer effektivt. Denna förmåga kan vara särskilt värdefull i dynamiska och föränderliga miljöer.

Det här är bara några av de forskningsdrivna tillvägagångssätten som formar hur vi tränar robotar, var och en erbjuder unika fördelar beroende på uppgiften och de tillgängliga resurserna. I takt med att forskningen går framåt och nya tekniker dyker upp kommer robotområdet att fortsätta att tänja på gränserna för vad som är möjligt inom robotinlärning och -anpassning.