Using human and robot synthetic data for training smart hand tools

要約

未来の仕事には、人間かロボットかの選択は必要ありません。
人間とロボットの明示的なコラボレーションとは別に、ロボット工学は、特に自動化や効果的なロボット化が難しい複雑なタスクにおいて、作業者や作業者が使用するツールの訓練を支援する上でますます重要な役割を果たす可能性があります。
この論文では、人間の作業者が使用するスマート ツールの形式を紹介し、重要な要件の 1 つであるタスク認識のためのツールのトレーニングをどのように達成できるかを示します。
純粋に人間ベースのデータを使用した機械学習 (ML) は、非常に手間と時間がかかる場合があります。
まず、ロボットによって合成的に生成されたデータを ML トレーニング プロセスでどのように活用できるかを示します。
後で、個々の物理的なタスクと作業者に合わせて ML モデルを微調整することで、ML を使用してこのフィードバックを提供するメリットを大幅に拡大できることを示します。
データ サイズと精度をテストした実験結果は、私たちのアプローチの有効性とスケーラビリティを示しています。
ここで紹介するタイプのスマート ハンド ツールは、効率的かつ安全なツールの使用と操作に関する洞察とリアルタイム分析を提供し、それによって幅広い作業環境での人間の参加とスキルを向上させることができます。
スマート ツールのトレーニングを支援するロボット プラットフォームの使用は、特にスマート ハンド ツールが人間の使用を想定している多様な種類のアプリケーションを考慮すると、不可欠です。

要約(オリジナル)

The future of work does not require a choice between human and robot. Aside from explicit human-robot collaboration, robotics can play an increasingly important role in helping train workers as well as the tools they may use, especially in complex tasks that may be difficult to automate or effectively roboticize. This paper introduces a form of smart tool for use by human workers and shows how training the tool for task recognition, one of the key requirements, can be accomplished. Machine learning (ML) with purely human-based data can be extremely laborious and time-consuming. First, we show how data synthetically-generated by a robot can be leveraged in the ML training process. Later, we demonstrate how fine-tuning ML models for individual physical tasks and workers can significantly scale up the benefits of using ML to provide this feedback. Experimental results show the effectiveness and scalability of our approach, as we test data size versus accuracy. Smart hand tools of the type introduced here can provide insights and real-time analytics on efficient and safe tool usage and operation, thereby enhancing human participation and skill in a wide range of work environments. Using robotic platforms to help train smart tools will be essential, particularly given the diverse types of applications for which smart hand tools are envisioned for human use.

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