Facebook creează o metodă care poate permite roboților AI să navigheze fără hartă

Facebook a creat recent un algoritm care îmbunătățește capacitatea unui agent AI de a naviga într-un mediu, permițându-i agentului să determine cea mai scurtă rută prin medii noi fără acces la o hartă. În timp ce roboții mobili au de obicei o hartă programată în ei, noul algoritm creat de Facebook ar putea permite crearea de roboți care pot naviga în medii fără a fi nevoie de hărți.

Potrivit unui postare creată de cercetătorii Facebook, o provocare majoră pentru navigația robotică este dotarea sistemelor AI cu capacitatea de a naviga prin medii noi și de a ajunge la destinații programate fără o hartă. Pentru a face față acestei provocări, Facebook a creat un algoritm de învățare prin consolidare distribuit pe mai mulți cursanți. Algoritmul a fost numit optimizare descentralizată a politicii proximale distribuite (DD-PPO). DD-PPO a primit doar date de busolă, date GPS și acces la o cameră RGB-D, dar a fost capabil să navigheze într-un mediu virtual și să ajungă la un obiectiv fără date de hartă.

Potrivit cercetătorilor, agenții au fost instruiți în medii virtuale precum clădiri de birouri și case. Algoritmul rezultat a fost capabil să navigheze într-un mediu interior simulat, să aleagă bifurcația corectă într-o cale și să se recupereze rapid din erori dacă alege calea greșită. Rezultatele mediului virtual au fost promițătoare și este important ca agenții să fie capabili să navigheze în mod fiabil în aceste medii comune, deoarece în lumea reală un agent s-ar putea deteriora pe sine sau în împrejurimile sale dacă nu reușește.

Echipa de cercetare Facebook a explicat că obiectivul proiectului lor a fost roboții de asistență, deoarece navigarea adecvată și fiabilă pentru roboții de asistență și agenții AI este esențială. Echipa de cercetare a explicat că navigarea este esențială pentru o mare varietate de sisteme de asistare AI, de la roboți care îndeplinesc sarcini în casă până la dispozitive bazate pe inteligență artificială care ajută persoanele cu deficiențe de vedere. Echipa de cercetare a susținut, de asemenea, că creatorii de inteligență artificială ar trebui să se îndepărteze de utilizarea hărților în general, deoarece hărțile sunt adesea depășite de îndată ce sunt desenate, iar în mediile din lumea reală, acestea se schimbă și evoluează constant.

După cum a raportat TechExplore, echipa de cercetare Facebook a folosit AI Habitat cu sursă deschisă platformă, care le-a permis să antreneze agenți încorporați în medii 3-D fotorealiste în timp util. Haven a oferit acces la un set de medii simulate, iar aceste medii sunt suficient de realiste pentru ca datele generate de modelul AI să poată fi aplicate cazurilor din lumea reală. Douglas Heaven in MIT Technology Review a explicat intensitatea antrenamentului modelului:

„Facebook a antrenat roboți timp de trei zile în cadrul AI Habitat, o machetă virtuală fotorealistă a interiorului unei clădiri, cu camere, coridoare și mobilier. În acel timp au făcut 2.5 miliarde de pași – echivalentul a 80 de ani de experiență umană.”

Datorită complexității absolute a sarcinii de instruire, cercetătorii au eliminat cursanții slabi pe măsură ce formarea a continuat pentru a accelera timpul de pregătire. Echipa de cercetare speră să-și ducă modelul actual mai departe și să creeze algoritmi care pot naviga în medii complexe folosind doar datele camerei, eliminând datele GPS și busola. Motivul pentru aceasta este că datele GPS și datele busolei pot fi adesea aruncate în interior, pot fi prea zgomotoase sau pur și simplu indisponibile.

Deși tehnologia nu a fost încă testată în aer liber și are dificultăți în navigarea pe distanțe lungi, dezvoltarea algoritmului este un pas important în dezvoltarea următoarei generații de roboți, în special drone de livrare și roboți care operează în birouri sau case.