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這個機械臂正在完成夠、拿、移、推、點、開等6個動作。

而且動作嫻熟，還不存在失誤。

更令人意外的是，訓練這個機械臂，只花了短短25分鐘。

即使有人為干擾，它也能夠成功完成抓取動作。

還能抓起以前沒有見過的物體形狀。

這就是來自加州大學伯克利分校的一項新研究——高效機器操作框架Framework for Efficient Robotic Manipulation（FERM），專門對機械臂進行高效率操作的算法訓練。

FERM為什么比其他方法效率高?

目前來看，大多數針對機器人訓練的的RL算法效率都不是很好。

采用稀疏獎勵的方法訓練Dota5游戲的人機操作，使之成為達到人類玩家的高手水平，需要花180年的游戲時間。

訓練一個機械臂的手勢，則需要上千萬的模擬學習的樣本和兩周的訓練時間。

Sim2Real和模擬學習這兩個方法稍微好點。Sim2Real需要接受模擬訓練，再將訓練結果運用到現實事例中。

模擬學習則需要通過一系列的專業訓練示范案例和監督學習，才能得出最后的訓練策略，實驗結果非常依賴于輸入示范案例的質量。

FERM優勢在于，既沒有依靠模擬訓練轉換到現實，也不用高度依賴于輸入的示范案例的質量。

而是基于非監督性表征學習和數據擴張技術，使用了pixel-based RL。

因此，它僅僅需要10個Demo，25分鐘的訓練時間，就可以讓機器人學會六個動作。

FERM具體怎么訓練？

FERM采用了基于像素的強化學習（pixel-based RL）方法。

具體而言，先收集小部分演示數據，并且將這些數據存放在“回放緩沖區”上。

然后，用觀察結果結合對比損失量，來對編碼器進行預訓練。

而后，編碼器和“回放緩沖區”運用一種線下的數據來加強RL算法，對RL智能體進行訓練。

在論文中，研究人員總結了FERM主要優點：

1、高效率：FERM可以學習6種不同操作任務的最優策略，在15-50分鐘的訓練時間內完成每項任務。

2、簡單統一的框架：框架結合現有的組成部分，將無監督的預訓練和在線RL與數據擴充成一個單一高效的框架。

3、常規輕量設置：實施起來只需要一個機器人、一個GPU、兩個攝像頭、幾個演示，以及稀疏獎勵函數等等。

具體的實驗結果如何？

實驗結果

這項實驗采用像素觀察的方法執行了一系列任務。下圖的每一欄顯示了初始、中間、結果等三個狀態。只有當機器人完成任務時，才會獲得稀疏獎勵。

這個訓練算法的效率可謂很高了。具體完成時間如下圖表格所示，在30分鐘左右，它就可以讓機器人學習操作任務。而簡單的“夠”（Reach）動作，則只需要三分鐘。

實驗結果稱，它不需要很多的Demo，也不需要到大量的設備，首次完成任務的平均時間為11分鐘，并且可以在25分鐘內訓練出6個機械動作。

所以研究人員驕傲地說：

“據我們所知，FERM是第一個能在不到一小時的時間內，能通過像素點直接完成來自不同組、采用稀疏獎勵方法的機器操作任務。”

而根據相關報告，未來十年，制造業將需要460萬個崗位。許多制造商也都在轉向自動化生產，機械自動化將占比越來越高。FERM這樣的高效訓練框架，可謂是制造業福音。