Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Агент ИИ позволяющий обучить робота манипуляционным способностям 3-летнего ребенка

Люди учатся друг у друга с раннего возраста. Младенцы внимательно наблюдают за своими родителями, братьями и сестрами или воспитателями. Они наблюдают, подражают и воспроизводят увиденное, чтобы научиться новым навыкам и поведению.

То, как дети учатся и изучают окружающее пространство, вдохновило исследователей из Carnegie Mellon University (CMU) и компании Meta AI (компания Meta признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) на разработку нового способа обучения роботов одновременному освоению нескольких навыков и их использованию для решения повседневных задач. Исследователи поставили перед собой задачу создать ИИ-агент с манипуляционными способностями, эквивалентными трехлетнему ребенку.

"RoboAgent - важнейшая веха на пути к созданию роботов-агентов общего назначения, которые будут эффективно обучаться, эффективно действовать в новых ситуациях и способны расширять свое поведение с течением времени, - сказал Викаш Кумар, адъюнкт-преподаватель School of Computer Science’s Robotics Institute. - Современные роботы являются узкоспециализированными и обучаются выполнению отдельных задач в изоляции. Мы поставили перед собой задачу создать единого агента ИИ, способного проявлять широкий спектр навыков. RoboAgent учится, как человеческий ребенок, - используя сочетание большого количества пассивных наблюдений и ограниченного количества активных действий".

RoboAgent может выполнять 12 манипуляций в различных сценах. Это исследование указывает на возможность создания роботизированной обучающей платформы, адаптируемой к изменяющимся условиям окружающей среды. В отличие от предыдущих исследований, команда демонстрировала свою работу в реальных условиях, а не на симуляторах, и при этом использовала гораздо меньше данных, чем в предыдущих проектах.

Созданный командой агент обучается на основе сочетания собственного опыта и пассивных наблюдений. Подобно тому, как родитель направляет своего ребенка, исследователи телеуправляли роботом, выполняя задания, чтобы он получал полезный опыт. Роботы учатся в первую очередь на собственном опыте, а не на том, что пассивно происходит вокруг них. Присущая им слепота к происходящему в окружающей среде существенно ограничивает как разнообразие опыта, получаемого роботами, так и их способность адаптироваться к новым ситуациям. Чтобы преодолеть эти ограничения, RoboAgent обучается на основе видеороликов в интернете - подобно тому, как дети приобретают знания и модели поведения, пассивно наблюдая за окружающей средой.

"RoboAgent использует информацию, содержащуюся в этих видеороликах, для получения предварительных знаний о том, как люди взаимодействуют с объектами и используют различные навыки для успешного выполнения задач, - говорит Мохит Шарма, аспирант кафедры робототехники. - Кроме того, наблюдение за схожими навыками в различных сценариях позволяет ему узнать, что необходимо, а что нет для выполнения задачи. Эти уроки он использует при решении неизвестных задач или в незнакомой среде".

"Агент, способный к такому обучению, приближает нас к роботу общего назначения, который может выполнять разнообразные задачи в различных условиях и постоянно развиваться по мере накопления опыта, - говорит Шубхам Тулсиани, доцент Robotics Institute. - RoboAgent может быстро обучить робота, используя ограниченное количество внутренних данных, и при этом опираться на многочисленные бесплатные данные из Интернета для решения различных задач. Это может сделать роботов более полезными в неструктурированных условиях, например, в домах, больницах и других общественных местах".

Обучаемые модели, база исходного кода, драйверы оборудования и весь набор данных, собранный в рамках исследования, находятся в открытом доступе. Команда надеется, что это позволит другим использовать, адаптировать и передавать его дальше, что со временем приведет к созданию действительно фундаментального робототехнического агента общего назначения. Более подробную информацию можно найти на сайте проекта.

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Деревяка - конфетная версия
Гость
30.03.2024
11:48:39
Где приобрести конфеты, для деревяки