Oblasť robotiky už dlho zápasí s významnou výzvou: trénovať roboty, aby efektívne fungovali v dynamických prostrediach reálneho sveta. Zatiaľ čo roboty vynikajú v štruktúrovaných nastaveniach, ako sú montážne linky, naučiť ich orientovať sa v nepredvídateľnej povahe domov a verejných priestorov sa ukázalo ako náročná úloha. Primárna prekážka? Na trénovanie týchto strojov je potrebný nedostatok rôznorodých údajov z reálneho sveta.
V a nový vývoj z Washingtonskej univerzity výskumníci odhalili dva inovatívne systémy AI, ktoré by mohli potenciálne zmeniť spôsob, akým sú roboty trénované na zložité scenáre v reálnom svete. Tieto systémy využívajú silu video a fotografických údajov na vytvorenie realistických simulácií pre tréning robotov.
RialTo: Vytváranie digitálnych dvojčiat pre tréning robotov
Prvý systém s názvom RialTo predstavuje nový prístup k vytváraniu tréningových prostredí pre roboty. RialTo umožňuje používateľom generovať „digitálne dvojča“ – virtuálnu repliku fyzického priestoru – pomocou ničoho iného ako smartfónu.
Dr. Abhishek Gupta, odborný asistent na Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering na University of Washington a spoluautor štúdie, vysvetľuje proces: „Používateľ môže rýchlo skenovať priestor pomocou smartfónu a zaznamenať jeho geometria. RialTo potom vytvorí „digitálne dvojča“ simuláciu priestoru.“
Toto digitálne dvojča nie je len statický 3D model. Používatelia môžu interagovať so simuláciou a definovať, ako fungujú rôzne objekty v priestore. Môžu napríklad demonštrovať, ako sa otvárajú zásuvky alebo fungujú spotrebiče. Táto interaktivita je kľúčová pre tréning robotov.
Po vytvorení digitálneho dvojčaťa môže virtuálny robot opakovane precvičovať úlohy v tomto simulovanom prostredí. Prostredníctvom procesu nazývaného posilňovacie učenie sa robot učí vykonávať úlohy efektívne, dokonca aj zohľadňovať potenciálne narušenia alebo zmeny v prostredí.
Krása RialTo spočíva v jeho schopnosti preniesť toto virtuálne učenie do fyzického sveta. Gupta poznamenáva: „Robot potom môže preniesť toto učenie do fyzického prostredia, kde je takmer také presné ako robot trénovaný v skutočnej kuchyni.“
URDFormer: Generovanie simulácií z internetových obrázkov
Zatiaľ čo sa RialTo zameriava na vytváranie vysoko presných simulácií špecifických prostredí, druhý systém, URDFormer, má širší prístup. URDFormer sa zameriava na rýchle a nákladovo efektívne generovanie širokej škály generických simulácií.
Zoey Chen, doktorandka na Washingtonskej univerzite a hlavná autorka štúdie URDFormer, opisuje jedinečný prístup systému: „URDFormer skenuje obrázky z internetu a spája ich s existujúcimi modelmi toho, ako budú pravdepodobne kuchynské zásuvky a skrinky. pohybovať sa. Potom predpovedá simuláciu z pôvodného obrazu v reálnom svete.“
Táto metóda umožňuje výskumníkom rýchlo vytvárať stovky rôznych simulovaných prostredí. Aj keď tieto simulácie nemusia byť také presné ako tie, ktoré vytvoril RialTo, ponúkajú zásadnú výhodu: rozsah. Schopnosť trénovať roboty v širokej škále scenárov môže výrazne zlepšiť ich adaptabilitu na rôzne situácie v reálnom svete.
Chen zdôrazňuje dôležitosť tohto prístupu, najmä pre domáce prostredie: „Domy sú jedinečné a neustále sa menia. Je tu rozmanitosť objektov, úloh, pôdorysov a ľudí, ktorí sa nimi pohybujú. Toto je miesto, kde sa AI stáva skutočne užitočnou pre robotikov.“
Využitím internetových obrázkov na vytvorenie týchto simulácií URDFormer dramaticky znižuje náklady a čas potrebný na vytvorenie školiacich prostredí. To by mohlo potenciálne urýchliť vývoj robotov schopných fungovať v rôznych prostrediach v reálnom svete.
Demokratizujúci výcvik robotov
Zavedenie RialTo a URDFormer predstavuje významný skok smerom k demokratizácii tréningu robotov. Tieto systémy majú potenciál dramaticky znížiť náklady spojené s prípravou robotov na reálne prostredie, čím sa technológia stáva dostupnejšou pre výskumníkov, vývojárov a potenciálne aj koncových používateľov.
Dr. Gupta vyzdvihuje demokratizačný potenciál tejto technológie: „Ak dokážete prinútiť robota, aby pracoval vo vašom dome len tak, že ho naskenujete pomocou telefónu, demokratizuje to technológiu.“ Táto dostupnosť by mohla urýchliť vývoj a prijatie domácej robotiky, čím by sme sa priblížili k budúcnosti, kde sú domáce roboty rovnako bežné ako smartfóny.
Dôsledky pre domácu robotiku sú obzvlášť vzrušujúce. Keďže domy predstavujú jedno z najnáročnejších prostredí pre roboty kvôli ich rôznorodej a neustále sa meniacej povahe, tieto nové tréningové metódy by mohli zmeniť hru. Umožnením robotov učiť sa a prispôsobovať sa jednotlivým domácim usporiadaniam a rutinám by sme mohli vidieť novú generáciu skutočne užitočných domácich pomocníkov schopných vykonávať širokú škálu úloh.
Doplnkové prístupy: Predškolenie a špecifické nasadenie
Hoci RialTo a URDFormer pristupujú k výzve trénovania robotov z rôznych uhlov pohľadu, navzájom sa nevylučujú. V skutočnosti môžu tieto systémy pracovať v tandeme, aby poskytli komplexnejší tréningový režim pre roboty.
„Tieto dva prístupy sa môžu navzájom dopĺňať,“ vysvetľuje Dr. Gupta. „URDFormer je skutočne užitočný na predbežné školenie na stovkách scenárov. RialTo je obzvlášť užitočné, ak ste si už robota predtrénovali a teraz ho chcete nasadiť u niekoho doma a dosiahnuť, aby bol úspešný na 95 %.
Tento doplnkový prístup umožňuje dvojstupňový tréningový proces. Po prvé, roboty môžu byť vystavené širokej škále scenárov pomocou rýchlo generovaných simulácií URDFormer. Táto široká expozícia pomáha robotom rozvíjať všeobecné chápanie rôznych prostredí a úloh. Potom, pre konkrétne nasadenia, možno RialTo použiť na vytvorenie vysoko presnej simulácie presného prostredia, v ktorom bude robot fungovať, čo umožní doladiť jeho zručnosti.
Pri pohľade do budúcnosti výskumníci skúmajú spôsoby, ako ďalej zlepšiť tieto tréningové metódy. Dr. Gupta spomína budúce smerovanie výskumu: „Vpred, tím RialTo chce nasadiť svoj systém v domácnostiach ľudí (z veľkej časti bol testovaný v laboratóriu).“ Toto testovanie v reálnom svete bude kľúčové pri zdokonaľovaní systému a zabezpečení jeho účinnosti v rôznych domácich prostrediach.
Výzvy a vyhliadky do budúcnosti
Napriek sľubným pokrokom zostávajú výzvy v oblasti výcviku robotov. Jedným z kľúčových problémov, s ktorými sa výskumníci potýkajú, je efektívne skombinovať údaje z reálneho sveta a simulácie.
Dr. Gupta túto výzvu uznáva: „Stále musíme prísť na to, ako najlepšie skombinovať údaje zozbierané priamo v reálnom svete, čo je drahé, s údajmi zozbieranými v simuláciách, čo je lacné, ale trochu nesprávne.“ Cieľom je nájsť optimálnu rovnováhu, ktorá využije nákladovú efektívnosť simulácií pri zachovaní presnosti poskytovanej údajmi z reálneho sveta.
Potenciálny vplyv na robotický priemysel je značný. Tieto nové tréningové metódy by mohli urýchliť vývoj schopnejších a adaptabilnejších robotov, čo by mohlo viesť k prelomom v oblastiach od domácej asistencie až po zdravotnú starostlivosť a ďalšie.
Navyše, keď sa tieto tréningové metódy stanú prepracovanejšími a dostupnejšími, môžeme vidieť posun v robotickom priemysle. Menšie spoločnosti a dokonca aj jednotliví vývojári by mohli mať nástroje na trénovanie sofistikovaných robotov, čo by mohlo viesť k rozmachu inovatívnych robotických aplikácií.
Vyhliadky do budúcnosti sú vzrušujúce, pričom potenciálne aplikácie siahajú ďaleko za súčasné prípady použitia. Ako sa roboty stávajú šikovnejšími v navigácii a interakcii s reálnymi prostrediami, mohli sme ich vidieť, ako preberajú čoraz zložitejšie úlohy v domácnostiach, kanceláriách, nemocniciach a verejných priestoroch.
