Facebook Crea Método Que Puede Permitir a los Robots de IA Navegar Sin Mapa

Facebook ha creado recientemente un algoritmo que mejora la capacidad de un agente de IA para navegar en un entorno, lo que permite al agente determinar la ruta más corta a través de nuevos entornos sin acceso a un mapa. Mientras que los robots móviles suelen tener un mapa programado, el nuevo algoritmo diseñado por Facebook podría permitir la creación de robots que puedan navegar en entornos sin la necesidad de mapas.

Según una publicación creada por investigadores de Facebook, un desafío importante para la navegación de robots es dotar a los sistemas de IA con la capacidad de navegar a través de entornos nuevos y llegar a destinos programados sin un mapa. Para abordar este desafío, Facebook creó un algoritmo de aprendizaje de refuerzo distribuido en varios aprendices. El algoritmo se llamó optimización de política proximal descentralizada distribuida (DD-PPO). El DD-PPO solo recibió datos de brújula, datos de GPS y acceso a una cámara RGB-D, pero fue capaz de navegar en un entorno virtual y llegar a una meta sin datos de mapa.

Según los investigadores, los agentes se entrenaron en entornos virtuales como edificios de oficinas y casas. El algoritmo resultante fue capaz de navegar en un entorno interior simulado, elegir el camino correcto en una bifurcación y recuperarse rápidamente de errores si eligió el camino incorrecto. Los resultados del entorno virtual fueron prometedores, y es importante que los agentes puedan navegar de manera confiable en estos entornos comunes, ya que en el mundo real un agente podría dañarse a sí mismo o a su entorno si falla.

El equipo de investigación de Facebook explicó que el enfoque de su proyecto era los robots asistentes, ya que la navegación adecuada y confiable es esencial para los robots asistentes y los agentes de IA. El equipo de investigación explicó que la navegación es esencial para una amplia variedad de sistemas de IA asistentes, desde robots que realizan tareas en la casa hasta dispositivos impulsados por IA que ayudan a las personas con discapacidades visuales. El equipo de investigación también argumentó que los creadores de IA deberían alejarse del uso de mapas en general, ya que los mapas a menudo están desactualizados tan pronto como se dibujan, y en los entornos del mundo real, están cambiando y evolucionando constantemente.

Como informó TechExplore, el equipo de investigación de Facebook utilizó la plataforma de IA Habitat de código abierto, que les permitió entrenar a agentes encarnados en entornos 3D fotorealistas de manera oportuna. Haven proporcionó acceso a un conjunto de entornos simulados, y estos entornos son lo suficientemente realistas como para que los datos generados por el modelo de IA se puedan aplicar a casos del mundo real. Douglas Heaven en MIT Technology Review explicó la intensidad del entrenamiento del modelo:

“Facebook entrenó a los bots durante tres días dentro de AI Habitat, una réplica virtual fotorealista del interior de un edificio, con habitaciones y corredores y muebles. En ese tiempo, dieron 2.500 millones de pasos, equivalentes a 80 años de experiencia humana”.

Debido a la complejidad del tarea de entrenamiento, los investigadores supuestamente eliminaron a los aprendices débiles a medida que continuaba el entrenamiento para acelerar el tiempo de entrenamiento. El equipo de investigación espera llevar su modelo actual más lejos y crear algoritmos que puedan navegar en entornos complejos utilizando solo datos de cámara, eliminando los datos de GPS y brújula. La razón de esto es que los datos de GPS y brújula pueden ser a menudo confusos, demasiado ruidosos o simplemente no disponibles.

Aunque la tecnología aún no se ha probado al aire libre y tiene problemas para navegar sobre largas distancias, el desarrollo del algoritmo es un paso importante en el desarrollo de la próxima generación de robots, especialmente drones de entrega y robots que operan en oficinas o hogares.