Reinforcement learning is een vorm van machinaal leren waarbij een agent leert door interactie met zijn omgeving en beloningen ontvangt voor zijn acties. In de context van robottraining kunnen versterkende leeralgoritmen de robot in staat stellen met vallen en opstaan ​​te leren hoe hij een taak moet uitvoeren, zoals het navigeren door een hindernisbaan. De robot ontvangt positieve beloningen voor succesvolle acties en negatieve beloningen voor acties die tot mislukkingen leiden, waardoor hij leert welke acties hij in verschillende situaties moet ondernemen.

2. Imitatieleren

Imitatieleren is een methode om robots te trainen door ze het gedrag van mensen of andere robots te laten observeren en imiteren. De robot kan worden getraind met behulp van technieken als omgekeerd bekrachtigingsleren, waarbij hij de beloningsfunctie leert die het gedrag dat hij waarneemt stuurt, en vervolgens bekrachtigingsleren gebruikt om zijn beleid te optimaliseren om de beloning te maximaliseren. Deze aanpak kan bijzonder effectief zijn voor taken die menselijke behendigheid en hand-oogcoördinatie vereisen, zoals het vastpakken van voorwerpen of het bespelen van muziekinstrumenten.

3. Leren zonder toezicht

Unsupervised learning is een techniek waarbij een robot leert van ongelabelde data zonder expliciet de juiste antwoorden te krijgen. Deze aanpak is geschikt voor taken waarbij de gelabelde gegevens beperkt zijn, en stelt de robot in staat belangrijke patronen en relaties binnen de gegevens te ontdekken. Een voorbeeld is het gebruik van onbewaakt leren om de robot te leren een object in verschillende omgevingen te herkennen en te lokaliseren door veel afbeeldingen van het object aan te bieden en hem onderscheidende kenmerken te laten leren identificeren.

4. Breng leren over

Transfer learning is een methodologie waarbij een robot kennis die eerder voor de ene taak is verworven, gebruikt om een ​​andere gerelateerde taak te leren. Dit kan de hoeveelheid tijd en moeite die nodig is voor training aanzienlijk verminderen. Een robot die is getraind om door een gesimuleerde binnenomgeving te navigeren, kan zich bijvoorbeeld aanpassen aan een echte buitenomgeving door zijn eerdere kennis over te dragen.

5. Meta-leren

Meta-leren, ook wel leren leren genoemd, stelt robots in staat effectiever te leren leren over verschillende taken heen. Het is een vorm van leren van een hogere orde, waarbij de robot in plaats van één enkele taak leert, sneller en efficiënter nieuwe taken leert verwerven. Deze mogelijkheid kan bijzonder waardevol zijn in dynamische en veranderende omgevingen.

Dit zijn slechts enkele van de onderzoeksgestuurde benaderingen die vormgeven aan de manier waarop we robots trainen, die elk unieke voordelen bieden, afhankelijk van de taak en de beschikbare middelen. Naarmate het onderzoek vordert en er nieuwe technieken ontstaan, zal het vakgebied van de robotica de grenzen blijven verleggen van wat mogelijk is op het gebied van robotleren en -aanpassing.