Imitatieleren of reinforcement learning?
Kort antwoord
Bij imitatieleren leert een robot van demonstraties door mensen. Bij reinforcement learning leert de robot door zelf te proberen en beloond te worden voor goede resultaten, meestal in simulatie. In de praktijk worden beide vaak gecombineerd. Voor bedrijfstaken is imitatieleren meestal het startpunt, omdat u uw eigen vakkennis direct kunt overdragen.
Imitatieleren: leren van voorbeelden
Een mens voert de taak een aantal keren uit, via teleoperatie of met een instrument zoals de MEgo Gripper. De robot leert welke beweging bij welk beeld hoort. Dit werkt goed voor taken die een mens makkelijk kan voordoen, zoals pakken, plaatsen en sorteren.
Hoe u die voorbeelden goed opneemt, leest u in teleoperatie en dataverzameling.
Reinforcement learning: leren door oefenen
Bij reinforcement learning bepaalt u een doel en een beloning. De robot probeert veel varianten en leert welke acties tot succes leiden. Omdat dat vaak heel veel pogingen vraagt, gebeurt het meestal in simulatie, bijvoorbeeld met Genie Sim. Deze methode wordt veel gebruikt voor lopen, balans en bewegingen die moeilijk voor te doen zijn.
Het verschil op een rij
| Imitatieleren | Reinforcement learning | |
|---|---|---|
| Bron van kennis | Demonstraties door mensen | Eigen pogingen met beloning |
| Waar het gebeurt | Vooral in de echte omgeving | Vooral in simulatie |
| Sterk in | Taken die een mens kan voordoen | Beweging, balans, optimaliseren |
| Aandachtspunt | Kwaliteit en variatie van de data | Goed ontworpen beloning en sim-to-real |
| Rol van uw team | Groot: vakkennis overdragen | Kleiner: vooral doelen en tests |
Wat betekent dit voor u?
- U hoeft niet te kiezen. Moderne robotsoftware combineert beide methoden.
- Voor uw eerste taak begint u meestal met demonstraties van uw eigen medewerkers.
- De basisbewegingen van de robot, zoals lopen en balanceren, levert de fabrikant.
- De kwaliteit van uw data en de afbakening van de taak bepalen vaak meer dan de gekozen methode.
Het belangrijkste verschil voor uw planning: bij imitatieleren kost het opnemen van demonstraties tijd van uw eigen mensen. Bij reinforcement learning zit de inspanning vooral in het bouwen van een goede simulatie en het testen van de uitkomst.
Achtergrond over de bredere ontwikkeling vindt u in wat is embodied AI en hoe een humanoid een taak leert.
Zo helpt Humanoid-direct
Wij kiezen per taak de aanpak die past, richten de dataverzameling in en trainen uw team. Wilt u zelf verder ontwikkelen? In onze leeromgeving en met de X2 EDU kunt u met beide methoden oefenen.
Veelgestelde vragen
Welke methode is beter?
Geen van beide is altijd beter. Het hangt af van de taak. Vaak is een combinatie het sterkst.
Moet ik verstand hebben van AI om dit te gebruiken?
Nee. Voor gebruik in uw bedrijf is proceskennis belangrijker. Wel is het nuttig dat uw team de basis begrijpt; dat sluit ook aan bij de AI-geletterdheid uit de AI-verordening.
Leert de robot tijdens het werk vanzelf bij?
Niet zomaar. Nieuwe versies worden getraind, getest en daarna bewust in gebruik genomen. Zo blijft het gedrag voorspelbaar.