Facebook, Robotların Haritasız Navigasyon Yapmasına İzin Verebilecek Bir Yöntem Oluşturdu

Facebook最近 bir algoritma geliştirdi ve bu sayede AI ajanlarının yeni ortamlarda en kısa yolu belirlemelerine olanak tanır. Mobil robotlar genellikle önceden programlanmış bir haritaya sahiptir, ancak Facebook’ (META ) un tasarladığı yeni algoritma, haritalara ihtiyaç duymayan robotların oluşturulmasını sağlayabilir.

Facebook araştırmacılarının yaptığı bir paylaşıma göre, robot navigasyonunun önemli bir zorluğu, AI sistemlerine yeni ortamlarda ve programlanmış destinasyonlara ulaşma yeteneği kazandırmaktır. Bu zorluğu aşmak için Facebook, çoklu öğrenenler arasında dağıtılan bir pekiştirme öğrenimi algoritması geliştirdi. Algoritma, merkezden dağıtılan proximal politika optimizasyonu (DD-PPO) olarak adlandırıldı. DD-PPO’ya yalnızca pusula verileri, GPS verileri ve RGB-D kamera erişimi verildi, ancak reported olarak harita verisi olmadan bir sanal ortamda gezinme ve hedefe ulaşma yeteneğine sahip oldu.

Araştırmacılara göre, ajanlar ofis binaları ve evler gibi sanal ortamlarda eğitildi. Sonuç olarak ortaya çıkan algoritma, bir simüle edilmiş iç ortamda gezinme, yolun doğru dalını seçme ve yanlış yol seçilmesi durumunda hızlı bir şekilde hata recovery yeteneğine sahip oldu. Sanal ortam sonuçları umut vericiydi ve ajanların bu ortak ortamlarda güvenilir bir şekilde gezinmelerinin önemli olduğu belirtildi, çünkü gerçek dünyada bir ajanın başarısız olması durumunda itself veya çevresini hasar verebilir.

Facebook araştırma ekibi, projelerinin odak noktasının asistan robotlar olduğunu açıkladı, çünkü asistan robotlar ve AI ajanları için uygun ve güvenilir navigasyon çok önemlidir. Araştırma ekibi, navigasyonun bir dizi asistan AI sistemi için, evde görevler gerçekleştiren robotlardan görsel engellilere yardımcı olan AI destekli cihazlara kadar çok önemli olduğunu açıkladı. Araştırma ekibi ayrıca, AI yaratıcılarının genel olarak harita kullanımından uzaklaşmaları gerektiğini savundu, çünkü haritalar genellikle çizildikleri anda eskimiş olur ve gerçek dünya ortamlarında sürekli olarak değişir ve evrim geçirir.

TechExplore’un bildirdiğine göre, Facebook araştırma ekibi, AI Habitat adlı açık kaynaklı AI platformunu kullandı ve bu sayede gömülü ajanları fotogerçekçi 3D ortamlarda zamanında eğitebildi. Haven, simüle edilmiş ortamlara erişim sağladı ve bu ortamlar gerçekçi enough ki, AI modeli tarafından üretilen veriler gerçek dünya durumlarına uygulanabilir. Douglas Heaven’in MIT Technology Review’de açıkladığı gibi, modelin eğitimi çok yoğundu:

“Facebook, AI Habitat adlı bir sanal ortamda, bir binanın içi gibi odalar, koridorlar ve mobilyalar bulunan bir alanda 3 gün boyunca botları eğitti. Bu süre zarfında 2.5 milyar adım attılar – bu, 80 yıllık insan deneyiminin eşdeğeri.”

Eğitim görevinin karmaşıklığı nedeniyle, araştırmacılar reported olarak eğitim devam ederken zayıf öğrenenler çıkardılar ve bu sayede eğitim süresini hızlandırdılar. Araştırma ekibi, mevcut modelini daha da geliştirmeyi ve yalnızca kamera verilerini kullanarak karmaşık ortamlarda gezinme yeteneğine sahip algoritmalar oluşturmayı umuyor. Bunun nedeni, GPS verilerinin ve pusula verilerinin souvent iç mekanlarda bozulabilmesi, gürültülü olabilmesi veya kullanılamamasıdır.

Teknolojinin henüz dışarıda test edilmemiş olması ve uzun mesafeleri gezinmede zorluk çekmesi rağmen, algoritmanın geliştirilmesi, özellikle teslimat dronları ve ofislerde veya evlerde çalışan robotlar gibi bir sonraki nesil robotların geliştirilmesi için önemli bir adımdır.