Новые системы ИИ преобразуют адаптацию роботов к реальным пространствам

Область робототехники давно сталкивается с значительной проблемой: обучение роботов работать эффективно в динамичных, реальных средах. Хотя роботы отлично работают в структурированных условиях, таких как сборочные линии, обучение их навигации в непредсказуемой природе домов и общественных пространств оказалось сложной задачей. Основная проблема? Недостаток разнообразных, реальных данных, необходимых для обучения этих машин.

В новом развитии из Университета Вашингтона, исследователи представили две инновационные системы ИИ, которые потенциально могут преобразовать обучение роботов для сложных, реальных сценариев. Эти системы используют силу видео- и фотоданных для создания реалистичных симуляций для обучения роботов.

RialTo: Создание цифровых двойников для обучения роботов

Первая система, названная RialTo, представляет новый подход к созданию сред обучения для роботов. RialTo позволяет пользователям создавать “цифровой двойник” – виртуальную копию физического пространства – используя только смартфон.

Доктор Абхишек Гупта, помощник профессора в Школе компьютерных наук и инженерии Пола Г. Аллена Университета Вашингтона и соавтор исследования, объясняет процесс: “Пользователь может быстро просканировать пространство с помощью смартфона, чтобы записать его геометрию. RialTo затем создает ‘цифровой двойник’ симуляции пространства.”

Этот цифровой двойник не является просто статической 3D-моделью. Пользователи могут взаимодействовать с симуляцией, определяя, как разные объекты в пространстве функционируют. Например, они могут продемонстрировать, как открываются ящики или работают бытовые приборы. Это взаимодействие имеет решающее значение для обучения роботов.

Как только цифровой двойник создан, виртуальный робот может повторно практиковать задачи в этой симулированной среде. Через процесс, называемый обучением с подкреплением, робот учится выполнять задачи эффективно, даже учитывая потенциальные нарушения или изменения в среде.

Красота RialTo заключается в его способности передать это виртуальное обучение в физический мир. Гупта отмечает: “Робот может затем передать это обучение в физическую среду, где оно почти так же точно, как робот, обученный в реальной кухне.”

URDFormer: Генерация симуляций из интернет-изображений

Хотя RialTo фокусируется на создании высокоточных симуляций конкретных сред, вторая система, URDFormer, использует более широкий подход. URDFormer направлена на быстрое и экономически эффективное создание большого количества генерических симуляций.

Зои Чен, докторант Университета Вашингтона и ведущий автор исследования URDFormer, описывает уникальный подход системы: “URDFormer сканирует изображения из интернета и сопоставляет их с существующими моделями того, как, например, кухонные ящики и шкафы, скорее всего, будут двигаться. Затем она предсказывает симуляцию из исходного реального изображения.”

Этот метод позволяет исследователям быстро генерировать сотни разнообразных симулированных сред. Хотя эти симуляции могут быть не так точны, как те, которые создаются RialTo, они предлагают решающее преимущество: масштаб. Способность обучать роботов в широком диапазоне сценариев может значительно повысить их адаптивность к различным реальным ситуациям.

Чен подчеркивает важность этого подхода, особенно для домашних сред: “Дома уникальны и постоянно меняются. Есть разнообразие объектов, задач, планировок и людей, движущихся через них. Это то, где ИИ становится действительно полезным для робототехников.”

Используя интернет-изображения для создания этих симуляций, URDFormer значительно снижает стоимость и время, необходимые для генерации сред обучения. Это может потенциально ускорить разработку роботов, способных функционировать в разнообразных, реальных условиях.

Демократизация обучения роботов

Введение RialTo и URDFormer представляет собой значительный шаг к демократизации обучения роботов. Эти системы имеют потенциал значительно снизить затраты, связанные с подготовкой роботов к реальным средам, что делает технологию более доступной для исследователей, разработчиков и потенциально даже конечных пользователей.

Доктор Гупта подчеркивает демократизирующий потенциал этой технологии: “Если вы можете заставить робота работать в вашем доме, просто просканировав его с помощью телефона, это демократизирует технологию.” Этот доступ может ускорить разработку и внедрение домашних роботов, приближая нас к будущему, где домашние роботы так же распространены, как смартфоны.

Последствия для домашних роботов особенно интересны. Поскольку дома представляют одну из самых сложных сред для роботов из-за их разнообразия и постоянно меняющейся природы, эти новые методы обучения могут стать прорывом. Позволяя роботам учиться и адаптироваться к индивидуальным планировкам домов и распорядку, мы можем увидеть новое поколение действительно полезных домашних помощников, способных выполнять широкий спектр задач.

Комплементарные подходы: Предварительное обучение и конкретная развертывание

Хотя RialTo и URDFormer подходят к задаче обучения роботов с разных сторон, они не являются взаимоисключающими. На самом деле, эти системы могут работать вместе, чтобы обеспечить более полный режим обучения для роботов.

“Два подхода могут дополнить друг друга”, – объясняет доктор Гупта. “URDFormer действительно полезен для предварительного обучения на сотнях сценариев. RialTo особенно полезен, если вы уже предварительно обучили робота и теперь хотите развернуть его в чьем-то доме и сделать его, может быть, 95% успешным.”

Этот комплементарный подход позволяет использовать двухэтапный процесс обучения. Сначала роботов можно обучать в широком диапазоне сценариев с помощью быстро генерируемых симуляций URDFormer. Это широкое воздействие помогает роботам развить общее понимание разных сред и задач. Затем, для конкретных развертываний, RialTo можно использовать для создания высокоточной симуляции exact среды, где робот будет работать, что позволяет усовершенствовать его навыки.

Взглянув вперед, исследователи изучают способы дальнейшего улучшения этих методов обучения. Доктор Гупта упоминает будущие направления исследований: “В будущем команда RialTo хочет развернуть свою систему в домах людей (она в основном была протестирована в лаборатории)”. Это реальное тестирование будет иметь решающее значение для усовершенствования системы и обеспечения ее эффективности в различных домашних средах.

Проблемы и будущие перспективы

Несмотря на перспективные достижения, проблемы остаются в области обучения роботов. Одной из ключевых проблем, с которыми сталкиваются исследователи, является то, как эффективно объединить реальные и симулированные данные.

Доктор Гупта признает эту проблему: “Нам все еще нужно выяснить, как лучше всего объединить данные, собранные непосредственно в реальном мире, которые дороги, с данными, собранными в симуляциях, которые дешевы, но слегка неверны”. Цель – найти оптимальный баланс, который использует экономическую эффективность симуляций, сохраняя при этом точность, обеспечиваемую реальными данными.

Потенциальное влияние на отрасль робототехники значимо. Эти новые методы обучения могут ускорить разработку более способных и адаптивных роботов, что потенциально может привести к прорывам в областях, начиная от помощи на дому и заканчивая здравоохранением и далее.

Более того, поскольку эти методы обучения становятся более совершенными и доступными, мы можем увидеть сдвиг в отрасли робототехники. Меньшие компании и даже отдельные разработчики могут получить инструменты для обучения сложных роботов, что потенциально может привести к буму инновационных робототехнических приложений.

Будущие перспективы интересны, с потенциальными приложениями, выходящими далеко за рамки текущих случаев использования. По мере того, как роботы становятся более способными ориентироваться и взаимодействовать с реальными средами, мы можем увидеть, как они берут на себя все более сложные задачи в домах, офисах, больницах и общественных пространствах.

ive робототехнические приложения. Будущие перспективы интересны, с потенциальными приложениями, выходящими далеко за рамки текущих случаев использования. По мере того, как роботы становятся более способными ориентироваться и взаимодействовать с реальными средами, мы можем увидеть, как они берут на себя все более сложные задачи в домах, офисах, больницах и общественных пространствах.