Jednou z najvýznamnejších výziev v robotike je výcvik viacúčelových robotov schopných prispôsobiť sa rôznym úlohám a prostrediam. Na vytvorenie takýchto všestranných strojov potrebujú výskumníci a inžinieri prístup k veľkým a rôznorodým súborom údajov, ktoré zahŕňajú širokú škálu scenárov a aplikácií. Heterogénna povaha robotických údajov však sťažuje efektívne začlenenie informácií z viacerých zdrojov do jediného, súdržného modelu strojového učenia.
Na riešenie tejto výzvy tím výskumníkov z Massachusettského technologického inštitútu (MIT) vyvinul a inovatívna technika s názvom Policy Composition (PoCo). Tento prelomový prístup kombinuje viaceré zdroje údajov naprieč doménami, modalitami a úlohami pomocou typu generatívnej AI známej ako difúzne modely. Využitím sily PoCo sa výskumníci snažia vycvičiť viacúčelové roboty, ktoré sa dokážu rýchlo prispôsobiť novým situáciám a vykonávať rôzne úlohy so zvýšenou účinnosťou a presnosťou.
Heterogenita robotických súborov údajov
Jednou z hlavných prekážok pri výcviku viacúčelových robotov je obrovská heterogenita robotických súborov údajov. Tieto súbory údajov sa môžu výrazne líšiť, pokiaľ ide o modalitu údajov, pričom niektoré obsahujú farebné obrázky, zatiaľ čo iné sú zložené z hmatových odtlačkov alebo iných zmyslových informácií. Táto rozmanitosť v reprezentácii údajov predstavuje výzvu pre modely strojového učenia, pretože musia byť schopné efektívne spracovať a interpretovať rôzne typy vstupov.
Okrem toho je možné zhromažďovať robotické súbory údajov z rôznych oblastí, ako sú simulácie alebo demonštrácie ľudí. Simulované prostredia poskytujú riadené nastavenie pre zber údajov, ale nemusia vždy presne reprezentovať scenáre reálneho sveta. Na druhej strane demonštrácie ľudí ponúkajú cenné poznatky o tom, ako možno vykonávať úlohy, ale môžu byť obmedzené z hľadiska škálovateľnosti a konzistentnosti.
Ďalším kritickým aspektom robotických súborov údajov je ich špecifickosť pre jedinečné úlohy a prostredia. Napríklad súbor údajov zozbieraný z robotického skladu sa môže zamerať na úlohy, ako je balenie a vyhľadávanie položiek, zatiaľ čo súbor údajov z výrobného závodu môže klásť dôraz na operácie montážnej linky. Táto špecifickosť sťažuje vývoj jediného univerzálneho modelu, ktorý sa dokáže prispôsobiť širokému spektru aplikácií.
V dôsledku toho boli ťažkosti pri efektívnom začleňovaní rôznych údajov z viacerých zdrojov do modelov strojového učenia významnou prekážkou vo vývoji viacúčelových robotov. Tradičné prístupy sa často spoliehajú na jeden typ údajov na trénovanie robota, čo má za následok obmedzenú adaptabilitu a zovšeobecnenie na nové úlohy a prostredia. Na prekonanie tohto obmedzenia sa výskumníci MIT snažili vyvinúť novú techniku, ktorá by mohla efektívne kombinovať heterogénne súbory údajov a umožniť vytváranie všestrannejších a schopnejších robotických systémov.
Zdroj: MIT Researchers
Technika zloženia politiky (PoCo).
Technika Policy Composition (PoCo), ktorú vyvinuli výskumníci z MIT, rieši výzvy, ktoré predstavujú heterogénne robotické súbory údajov, využívaním sily modelov difúzie. Hlavnou myšlienkou PoCo je:
- Trénujte samostatné modely difúzie pre jednotlivé úlohy a súbory údajov
- Skombinujte naučené zásady a vytvorte všeobecnú politiku, ktorá zvládne viacero úloh a nastavení
PoCo začína trénovaním jednotlivých modelov difúzie na konkrétnych úlohách a súboroch údajov. Každý model difúzie sa učí stratégiu alebo politiku na dokončenie konkrétnej úlohy pomocou informácií, ktoré poskytuje súvisiaca množina údajov. Tieto politiky predstavujú optimálny prístup na splnenie úlohy vzhľadom na dostupné údaje.
Difúzne modely, zvyčajne používané na generovanie obrazu, sa používajú na reprezentáciu naučených politík. Namiesto generovania obrázkov generujú modely difúzie v PoCo trajektórie, ktoré má robot sledovať. Iteratívnym spresňovaním výstupu a odstránením šumu vytvárajú modely difúzie hladké a efektívne trajektórie na dokončenie úlohy.
Po naučení sa jednotlivých politík ich PoCo skombinuje a vytvorí všeobecnú politiku pomocou váženého prístupu, kde sa každej politike priradí váha na základe jej relevantnosti a dôležitosti pre celkovú úlohu. Po počiatočnej kombinácii vykoná PoCo iteratívne zdokonaľovanie, aby sa zaistilo, že všeobecná politika spĺňa ciele každej jednotlivej politiky, pričom ju optimalizuje na dosiahnutie najlepšieho možného výkonu pri všetkých úlohách a nastaveniach.
Výhody prístupu PoCo
Technika PoCo ponúka oproti tradičným prístupom k výcviku viacúčelových robotov niekoľko významných výhod:
- Vylepšený výkon úloh: V simuláciách a experimentoch v reálnom svete roboty vyškolené pomocou PoCo preukázali 20% zlepšenie výkonu úloh v porovnaní so základnými technikami.
- Všestrannosť a prispôsobivosť: PoCo umožňuje kombináciu politík, ktoré vynikajú v rôznych aspektoch, ako je zručnosť a zovšeobecňovanie, čo umožňuje robotom dosiahnuť to najlepšie z oboch svetov.
- Flexibilita pri začleňovaní nových údajov: Keď budú k dispozícii nové súbory údajov, výskumníci môžu ľahko integrovať ďalšie modely difúzie do existujúceho rámca PoCo bez toho, aby začali celý tréningový proces od nuly.
Táto flexibilita umožňuje neustále zlepšovanie a rozširovanie robotických schopností, keď budú k dispozícii nové údaje, vďaka čomu je PoCo výkonným nástrojom pri vývoji pokročilých, viacúčelových robotických systémov.
Experimenty a výsledky
Na overenie účinnosti techniky PoCo výskumníci z MIT vykonali simulácie aj experimenty v reálnom svete pomocou robotických ramien. Cieľom týchto experimentov bolo demonštrovať zlepšenia vo výkone úloh dosiahnuté robotmi vyškolenými s PoCo v porovnaní s robotmi vyškolenými pomocou tradičných metód.
Simulácie a reálne experimenty s robotickými ramenami
Výskumníci testovali PoCo v simulovaných prostrediach a na fyzických robotických ramenách. Robotické ramená mali za úlohu vykonávať rôzne úlohy s použitím nástrojov, ako je zatĺkanie klinca alebo prevrátenie objektu špachtľou. Tieto experimenty poskytli komplexné vyhodnotenie výkonu PoCo v rôznych prostrediach.
Preukázané vylepšenia výkonu úloh pomocou PoCo
Výsledky experimentov ukázali, že roboty trénované pomocou PoCo dosiahli 20% zlepšenie výkonu úloh v porovnaní so základnými metódami. Zlepšený výkon bol evidentný v simuláciách aj v reálnom svete, čím sa zdôraznila robustnosť a účinnosť techniky PoCo. Výskumníci zistili, že kombinované trajektórie generované PoCo boli vizuálne lepšie ako trajektórie vytvorené jednotlivými politikami, čo demonštruje výhody zloženia politiky.
Potenciál pre budúce aplikácie v úlohách s dlhým horizontom a väčších množinách údajov
Úspech PoCo v uskutočnených experimentoch otvára vzrušujúce možnosti pre budúce aplikácie. Cieľom výskumníkov je aplikovať PoCo na úlohy s dlhým horizontom, kde roboty musia vykonávať postupnosť akcií pomocou rôznych nástrojov. Plánujú tiež začleniť väčšie súbory údajov o robotike, aby sa ďalej zlepšil výkon a možnosti zovšeobecnenia robotov vyškolených s PoCo. Tieto budúce aplikácie majú potenciál výrazne napredovať v oblasti robotiky a priblížiť nás k vývoju skutočne všestranných a inteligentných robotov.
Budúcnosť školenia viacúčelových robotov
Vývoj techniky PoCo predstavuje významný krok vpred vo výcviku viacúčelových robotov. V tejto oblasti však stále existujú výzvy a príležitosti.
Na vytvorenie vysoko schopných a prispôsobivých robotov je kľúčové využiť dáta z rôznych zdrojov. Internetové údaje, simulačné údaje a skutočné údaje o robotoch poskytujú jedinečné poznatky a výhody pre tréning robotov. Účinná kombinácia týchto rôznych typov údajov bude kľúčovým faktorom úspechu budúceho výskumu a vývoja robotiky.
Technika PoCo demonštruje potenciál kombinovania rôznych súborov údajov na efektívnejšie školenie robotov. Využitím modelov šírenia a zloženia politiky PoCo poskytuje rámec na integráciu údajov z rôznych modalít a domén. Hoci je stále čo robiť, PoCo predstavuje solídny krok správnym smerom k odomknutiu plného potenciálu kombinácie údajov v robotike.
Schopnosť kombinovať rôzne súbory údajov a trénovať roboty na viacerých úlohách má významné dôsledky pre vývoj všestranných a adaptabilných robotov. Techniky ako PoCo umožňujú robotom učiť sa zo širokej škály skúseností a prispôsobovať sa novým situáciám a môžu pripraviť cestu pre vytvorenie skutočne inteligentných a schopných robotických systémov. Ako výskum v tejto oblasti napreduje, môžeme očakávať, že uvidíme roboty, ktoré sa dokážu bez problémov pohybovať v zložitých prostrediach, vykonávať rôzne úlohy a priebežne si časom zlepšovať svoje zručnosti.
Budúcnosť tréningu viacúčelových robotov je plná vzrušujúcich možností a techniky ako PoCo sú v popredí. Keďže výskumníci pokračujú v skúmaní nových spôsobov kombinovania údajov a efektívnejšieho trénovania robotov, môžeme sa tešiť na budúcnosť, v ktorej budú roboty inteligentnými partnermi, ktorí nám môžu pomôcť v širokej škále úloh a oblastí.
