Facebook crea un metodo che potrebbe consentire ai robot AI di navigare senza mappa

Facebook (META ) ha recentemente creato un algoritmo che migliora la capacità di un agente AI di navigare in un ambiente, permettendo all’agente di determinare il percorso più breve attraverso nuovi ambienti senza accesso a una mappa. Mentre i robot mobili hanno solitamente una mappa programmata, il nuovo algoritmo progettato da Facebook potrebbe consentire la creazione di robot in grado di navigare in ambienti senza la necessità di mappe.

Secondo un post creato da ricercatori di Facebook, una delle principali sfide per la navigazione dei robot è dotare i sistemi AI della capacità di navigare attraverso ambienti nuovi e raggiungere destinazioni programmate senza una mappa. Per affrontare questa sfida, Facebook ha creato un algoritmo di apprendimento per rinforzo distribuito su più apprendisti. L’algoritmo è stato chiamato ottimizzazione della politica prossimale decentralizzata distribuita (DD-PPO). Il DD-PPO ha ricevuto solo dati della bussola, dati GPS e accesso a una fotocamera RGB-D, ma è stato in grado di navigare in un ambiente virtuale e raggiungere un obiettivo senza alcun dato di mappa.

Secondo i ricercatori, gli agenti sono stati addestrati in ambienti virtuali come edifici per uffici e case. L’algoritmo risultante è stato in grado di navigare in un ambiente indoor simulato, scegliere la direzione corretta in un bivio e recuperare rapidamente dagli errori se ha scelto la direzione sbagliata. I risultati dell’ambiente virtuale sono stati promettenti e è importante che gli agenti siano in grado di navigare affidabilmente in questi ambienti comuni, poiché nel mondo reale un agente potrebbe danneggiarsi o danneggiare l’ambiente circostante se fallisce.

Il team di ricerca di Facebook ha spiegato che l’obiettivo del loro progetto era quello di creare robot assistenti, poiché una navigazione affidabile per i robot assistenti e gli agenti AI è essenziale. Il team di ricerca ha anche sostenuto che la navigazione è essenziale per una vasta gamma di sistemi AI assistenti, dai robot che eseguono compiti in casa a dispositivi guidati da AI che aiutano le persone con disabilità visive. Il team di ricerca ha anche sostenuto che i creatori di AI dovrebbero allontanarsi dall’uso delle mappe in generale, poiché le mappe sono spesso obsolete non appena vengono create e negli ambienti del mondo reale sono costantemente in cambiamento e in evoluzione.

Come riportato da TechExplore, il team di ricerca di Facebook ha utilizzato la piattaforma AI Habitat open-source, che ha consentito loro di addestrare agenti incorporati in ambienti 3D fotorealistici in modo tempestivo. Haven ha fornito l’accesso a un set di ambienti simulati e questi ambienti sono abbastanza realistici da poter applicare i dati generati dal modello AI ai casi del mondo reale. Douglas Heaven in MIT Technology Review ha spiegato l’intensità dell’addestramento del modello:

“Facebook ha addestrato i bot per tre giorni all’interno di AI Habitat, una simulazione virtuale fotorealistica dell’interno di un edificio, con stanze e corridoi e mobili. In quel tempo hanno preso 2,5 miliardi di passi, equivalenti a 80 anni di esperienza umana.”

A causa della complessità dell’addestramento, i ricercatori hanno riferito di aver eliminato gli apprendisti deboli durante l’addestramento per accelerare il tempo di addestramento. Il team di ricerca spera di portare il loro modello attuale oltre e creare algoritmi in grado di navigare ambienti complessi utilizzando solo dati della fotocamera, eliminando i dati GPS e della bussola. Il motivo di ciò è che i dati GPS e della bussola possono spesso essere disturbati all’interno degli edifici, essere troppo rumorosi o semplicemente non essere disponibili.

Sebbene la tecnologia non sia ancora stata testata all’aperto e abbia difficoltà a navigare su lunghe distanze, lo sviluppo dell’algoritmo è un passo importante nello sviluppo della prossima generazione di robot, in particolare i droni di consegna e i robot che operano in uffici o case.