近年來，深度學(xué)習(xí)算法在包括藝術(shù)學(xué)科在內(nèi)的各個領(lǐng)域都取得了顯著的成績。事實上，世界各地的許多計算機科學(xué)家已經(jīng)成功地開發(fā)了可以創(chuàng)作藝術(shù)作品的模型，包括詩歌，繪畫和素描。
首爾國立大學(xué)的研究人員最近推出了一種新的藝術(shù)深度學(xué)習(xí)框架，旨在提高素描機器人的技能。他們的框架在ICRA 2022上發(fā)表的一篇論文中引入，并在arXiv上預(yù)先發(fā)布，允許素描機器人同時學(xué)習(xí)基于行程的渲染和運動控制。
“我們研究的主要動機是用非基于規(guī)則的機制（如深度學(xué)習(xí)）來做一些很酷的事情。我們認(rèn)為繪畫是一件很酷的事情，可以表明繪畫表演者是否是一個博學(xué)的機器人而不是人類，“該論文的第一作者Ganghun Lee告訴TechXplore?！白罱纳疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)在藝術(shù)領(lǐng)域顯示出驚人的結(jié)果，但其中大多數(shù)都是關(guān)于生成模型的，這些模型可以同時產(chǎn)生整個像素的結(jié)果。
Lee和他的同事們沒有開發(fā)一個通過生成特定的像素圖案來產(chǎn)生藝術(shù)作品的生成模型，而是創(chuàng)建了一個框架，將繪畫表示為一個順序決策過程。這種順序過程類似于人類使用鋼筆或鉛筆繪制單個線條以逐漸創(chuàng)建草圖的方式。
然后，研究人員希望將他們的框架應(yīng)用于機器人素描代理，以便它可以使用真正的鋼筆或鉛筆實時生成草圖。雖然其他團隊過去為“機器人藝術(shù)家”創(chuàng)建了深度學(xué)習(xí)算法，但這些模型通常需要包含草圖和圖紙的大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以及反向運動學(xué)方法來教機器人操縱筆并用它畫草圖。
另一方面，Lee和他的同事創(chuàng)建的框架沒有接受過任何現(xiàn)實世界繪圖示例的訓(xùn)練。相反，隨著時間的推移，它可以通過反復(fù)試驗的過程自主開發(fā)自己的繪圖策略。
“我們的框架也沒有使用反向運動學(xué)，這使得機器人的運動有點嚴(yán)格，相反，它還讓系統(tǒng)找到自己的運動技巧（調(diào)整關(guān)節(jié)值），使運動風(fēng)格盡可能自然，”Lee說。“換句話說，它直接移動其關(guān)節(jié)而沒有基元，而許多機器人系統(tǒng)通常使用基元來移動。
圖片來源：Lee et al.
這個研究小組創(chuàng)建的模型包括兩個“虛擬代理”，即上層和下層智能體。上層階級特工的角色是學(xué)習(xí)新的繪畫技巧，而下層階級特工則學(xué)習(xí)有效的運動策略。
這兩個虛擬代理使用強化學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行單獨訓(xùn)練，只有在完成各自的訓(xùn)練后才會配對。然后，Lee和他的同事在一系列真實世界的實驗中測試了他們的組合性能，使用帶有2D夾具的6-DoF機器人手臂。在這些初始測試中獲得的結(jié)果非常令人鼓舞，因為該算法允許機器人代理生成特定圖像的良好草圖。
圖片來源：Lee et al.
“我們發(fā)現(xiàn)，為每個目標(biāo)訓(xùn)練的基于強化學(xué)習(xí)的模塊可以合并，以實現(xiàn)更大的協(xié)作目標(biāo)，”Lee解釋說?！霸诜謱釉O(shè)置中，來自上層代理的決定可以是'中間狀態(tài)'，這允許下層代理觀察做出較低的決策。如果每個級別的代理都訓(xùn)練有素，并且足夠推廣到每個狀態(tài)空間，那么由每個模塊組成的整個系統(tǒng)就可以做偉大的事情。然而，基本條件是，正如所有強化學(xué)習(xí)方法一樣，每個代理的獎勵函數(shù)都應(yīng)該是精心塑造的（這并不容易）。
將來，Lee和他的同事創(chuàng)建的框架可用于提高現(xiàn)有和新開發(fā)的機器人素描代理的性能。與此同時，Lee正在開發(fā)類似的基于創(chuàng)造性強化學(xué)習(xí)的模型，包括一個可以產(chǎn)生藝術(shù)拼貼畫的系統(tǒng)。
圖片來源：Lee et al.
“我們還想將任務(wù)擴展到更復(fù)雜的機器人繪圖，例如繪畫，但我現(xiàn)在更關(guān)注強化學(xué)習(xí)應(yīng)用本身的實際問題，而不是機器人繪圖，”Lee補充道?！拔蚁Ｍ覀兊恼撐某蔀橐粋€有趣且有意義的例子，說明純粹基于強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，特別是配備機器人。
原文標(biāo)題：A deep learning framework to enhance the capabilities of a robotic sketching agent
原文鏈接：https://techxplore.com/news/2022-08-deep-framework-capabilities-robotic-agent.html
作者：Ingrid Fadelli
編譯：LCR
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