仅仅使用来自人类数据集的机器学习，在短短9个小时内，日本研究人员让一个机器人学会了如何拿起和剥开香蕉。

对机器人来说，操纵可变形的物体，如柔软的水果，是有问题的，因为物体建模有困难，而且对所需的力的类型和灵活性缺乏了解。

东京大学智能系统和信息学实验室的研究员Heecheol Kim与同事合作，开发了一个基于 “目标条件双行动深度模仿学习（DIL）”的系统。这可以利用人类的示范数据学习灵巧的操纵技能。

这项任务涉及九个阶段—从抓取香蕉到用一只手把它从桌子上拿起来，用另一只手抓住香蕉的尖端，剥皮，然后移动香蕉，这样就可以把剩下的皮去掉。整个过程需要不到三分钟。

据Kim说，该系统的数据效率很高，因为它只使用了13个小时的训练数据，而不是数百或数千小时。”他说：”它仍然需要相当多昂贵的GPU[图形处理单元]，但通过使用我们的结构，我们可以减少[所需]的大量计算量。

该团队解释说，除了香蕉之外，该系统还可以更普遍地用于机器人处理需要精细运动技能的任务。Kim和他的团队的一篇论文本月发表在预印本服务器arXiv上。

arxiv地址：https://arxiv.org/abs/2203.09749