Robotics
Фэйсбүүк нь хиймэл оюун ухаант роботуудыг газрын зураггүйгээр жолоодох боломжийг олгодог арга бий
Facebook саяхан хиймэл оюун ухааны төлөөлөгчийн орчныг удирдах чадварыг сайжруулсан алгоритмыг бүтээж, газрын зураг руу нэвтрэхгүйгээр шинэ орчинд хүрэх хамгийн дөт замыг тодорхойлох боломжийг агентад олгожээ. Хөдөлгөөнт роботуудад ихэвчлэн газрын зураг программчлагдсан байдаг ч Facebook-ийн зохион бүтээсэн шинэ алгоритм нь газрын зураг шаардлагагүйгээр орчинг удирдах роботуудыг бүтээх боломжийг олгодог.
нь дагуу Facebook судлаачдын бүтээсэн нийтлэл, роботын навигацийн томоохон сорилт бол хиймэл оюун ухааны системийг шинэ орчинд аялах, газрын зураггүйгээр програмчлагдсан газар хүрэх боломжийг олгох явдал юм. Энэхүү сорилтыг даван туулахын тулд Facebook олон суралцагчдад түгээсэн бататгах сургалтын алгоритмыг бий болгосон. Алгоритмыг төвлөрсөн бус тархсан ойрын бодлогын оновчлол (DD-PPO) гэж нэрлэдэг. DD-PPO-д зөвхөн луужингийн өгөгдөл, GPS-ийн өгөгдөл, RGB-D камерт хандах эрх олгосон боловч ямар ч газрын зургийн өгөгдөлгүйгээр виртуал орчинд жолоодож, зорилгодоо хүрэх боломжтой байсан.
Судлаачдын үзэж байгаагаар төлөөлөгчдийг оффисын барилга, байшин гэх мэт виртуал орчинд сургасан байна. Үүссэн алгоритм нь дуурайлган дотоод орчныг чиглүүлэх, замын зөв салаа сонгох, буруу замыг сонгосон тохиолдолд алдаагаа хурдан сэргээх чадвартай байв. Виртуал орчны үр дүн найдвар төрүүлж байсан бөгөөд агентууд эдгээр нийтлэг орчныг найдвартай удирдах чадвартай байх нь чухал бөгөөд учир нь бодит ертөнцөд агент амжилтгүй болбол өөрийгөө болон хүрээлэн буй орчноо гэмтээж болзошгүй юм.
Facebook-ийн судалгааны баг төслийн гол зорилго нь туслах роботууд болон хиймэл оюун ухааны агентуудад зөв, найдвартай навигаци хийх нь чухал гэж тайлбарлав. Гэрийн эргэн тойронд үүрэг гүйцэтгэдэг роботуудаас эхлээд харааны бэрхшээлтэй хүмүүст туслах хиймэл оюун ухаантай төхөөрөмжүүд хүртэл төрөл бүрийн туслах хиймэл оюун ухааны системд навигаци зайлшгүй шаардлагатай гэж судалгааны багийнхан тайлбарлав. Судалгааны багийнхан мөн газрын зураг зурсан даруйдаа хуучирдаг, бодит орчинд байнга өөрчлөгдөж, хувьсан өөрчлөгдөж байдаг тул хиймэл оюун ухаан бүтээгчид газрын зураг ашиглахаас ерөнхийдөө холдох ёстой гэж үзсэн.
TechExplore мэдээлснээр, Facebook-ийн судалгааны баг ашигласан нээлттэй эхийн AI амьдрах орчин платформ нь тэдэнд бие даасан агентуудыг фотореалист 3-D орчинд цаг тухайд нь сургах боломжийг олгосон. Haven загварчилсан орчинд нэвтрэх боломжийг олгосон бөгөөд эдгээр орчин нь хиймэл оюун ухааны загвараар үүсгэсэн өгөгдлийг бодит амьдрал дээр ашиглах боломжтой хангалттай бодитой юм. Дуглас диваажинд MIT технологийн тойм загвар өмсөгчдийн сургалтын эрчмийг тайлбарлав.
“Facebook AI Habitat-д гурван өдрийн турш роботуудыг сургасан бөгөөд энэ нь байшингийн дотоод засал, өрөө, коридор, тавилга бүхий фото бодит виртуал загвар юм. Тэр үед тэд 2.5 тэрбум алхам хийсэн нь хүний 80 жилийн туршлагатай дүйцэхүйц алхам юм."
Сургалтын даалгавар нь маш нарийн төвөгтэй байсан тул судлаачид сургалтын цагийг хурдасгахын тулд сургалтыг үргэлжлүүлэх явцад сул суралцагчдыг устгасан гэж мэдэгджээ. Судалгааны баг одоогийн загвараа цаашид авч, GPS-ийн өгөгдөл болон луужингийн тусламжтайгаар зөвхөн камерын өгөгдлийг ашиглан нарийн төвөгтэй орчинд жолоодох алгоритмуудыг бий болгоно гэж найдаж байна. Үүний шалтгаан нь GPS-ийн өгөгдөл болон луужингийн өгөгдөл нь ихэвчлэн байшин дотор хаягдах, хэт чимээ шуугиантай эсвэл зүгээр л ашиглах боломжгүй байдаг.
Технологийг гадаа туршиж амжаагүй байгаа бөгөөд холын зайд жолоодоход хүндрэлтэй байгаа ч алгоритмыг хөгжүүлэх нь дараагийн үеийн робот, ялангуяа хүргэлтийн дрон, оффис, гэрт ажилладаг роботуудыг хөгжүүлэх чухал алхам юм.
