Google訓練機器人在自家辦公室分類垃圾

增強學習技術的發展，使得機器人的能力隨之提升，除了抓取等基本操作，Google還要讓機器人具備能夠實際處理日常任務的能力，而，專門在垃圾站巡邏，並執行垃圾分類和回收的工作，經統計一年約可減少一半的垃圾重量。

Google發展能夠在自家辦公大樓中巡邏，並且尋找垃圾站的機器人，機器人的任務是能夠重新整理垃圾站的垃圾，將可回收物品從其他桶中移動到可回收桶，並將所有可分解的物品，像是紙容器和紙杯丟入可分解桶，至於其他的東西則放到垃圾桶。

研究人員提到，分類垃圾對機器人來說並不容易，光是要撿起垃圾桶中的物品，就是一個很大的深度學習挑戰，而且機器人還要能夠辨識物體，將物體放進合適的桶中更是不容易。研究人員使用真實世界資料，進行深度增強學習，並且透過將模擬訓練和實際操作相結合，以加速學習過程，另外，機器人也使用額外的感測資訊，掌握物體的形狀和大小，提高在不同場景下的泛化能力。

訓練垃圾分類機器人有多個分類垃圾經驗獲取管道，一開始由研究人員制定一組簡單的策略，雖然機器人以此策略分類垃圾的成功率很低，但是可以提供一些初始經驗，第二個經驗學習管道則是sim-to-real模擬訓練框架，透過模擬提供機器人更多初始垃圾分類策略，再來研究人員則要機器人站在教室中，透過設定具代表性的垃圾站環境，要機器人不斷地進行垃圾分類練習，最後研究人員才將這些機器人，部署到辦公大樓中，在真實的環境中執行垃圾分類，學習最實際的分類經驗。

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雖然在實際辦公大樓垃圾桶的訓練，可以擁有最真實的體驗，但是辦公室中有些時候會有很多垃圾，有些時候卻又很少，因此機器人多數的分類經驗，還是在垃圾分類教室中獲得。機器人在分類教室總共收集54萬次的分類試驗，在實際部署中則收集到3.25萬次。

透過在教室中進行受控的比較實驗，最終機器人能以84％的準確度分類垃圾，而且透過分析2021年到2022年的統計資料，Google表示他們的機器人分類系統，能夠有效減少垃圾重量40％到50％。

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