Dati di addestramento robotizzato personalizzati mediante simulazione per una maggiore destrezza
Nel campo dell'intelligenza artificiale e della robotica, un importante sviluppo è emerso dal Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT e dall'Istituto di Robotica e IA. Questa innovazione, denominata PhysicsGen, è destinata a rivoluzionare il modo in cui i robot imparano e svolgono i compiti.
PhysicsGen, un approccio basato sulla simulazione, aiuta i robot a trovare i movimenti più efficienti per un compito. Lo fa esplorando ampie risorse non strutturate come video di internet come semi per la simulazione. Il sistema crea dati che si generalizzano a robot specifici attraverso un processo in tre fasi che involve dimostrazioni umane, rimappatura e ottimizzazione della traiettoria.
Le capacità del sistema vanno oltre l'esecuzione del compito. I robot equipaggiati con PhysicsGen possono riprendere a metà compito facendo riferimento a traiettorie alternative dalla loro libreria di dati istruttivi. Questa caratteristica consente un aumento della robustezza e dell'adattabilità, rendendo i robot più versatili in scenari del mondo reale.
Tuttavia, la sfida consiste nel raccogliere e trasferire i dati istruttivi tra i sistemi robotici. Per affrontare questo problema, i ricercatori pianificano di incorporare l'apprendimento per rinforzo per espandere il dataset di PhysicsGen oltre ai soli esempi forniti dall'uomo.
Il potenziale di PhysicsGen è vasto. Per ora, dimostra come l'IA possa aiutare i robot a manipolare oggetti rigidi. Ogni simulazione serve come un punto di dati di addestramento dettagliato che guida un robot attraverso i possibili modi di gestire gli oggetti. Queste istruzioni di alta qualità vengono quindi mappate alle precise configurazioni di compagni meccanici come braccia e mani robotiche.
I piani futuri includono l'utilizzo di dataset con dimostrazioni di robot reali e la cattura di come si muovono le giunture robotiche. L'obiettivo è creare una libreria di interazioni fisiche come mattoni per l'esecuzione di nuovi compiti. PhysicsGen potrebbe essere esteso per insegnare ai robot compiti diversi, come versare l'acqua, gestire oggetti morbidi (come i frutti) e deformabili (come l'argilla), anche se simulare queste interazioni non è attualmente facile.
Il lavoro su PhysicsGen è stato sostenuto dall'Istituto di Robotica e IA e da Amazon. I ricercatori mirano ad arricchire la loro pipeline con tecniche di percezione avanzate per aiutare un robot a percepire e interpretare visivamente il loro ambiente. Hanno anche pianificato di incorporare queste innovazioni nella politica del sistema, consentendo alla macchina di avere diverse modalità per affrontare un compito e provare diversi movimenti se uno non funziona.
Di recente, i ricercatori hanno presentato il loro lavoro al Robotics: Science and Systems conference. Il coautore senior Russ Tedrake suggerisce che questa tecnica di generazione di dati guidata dall'imitazione combina i punti di forza delle dimostrazioni umane con il potere degli algoritmi di pianificazione del movimento del robot.
Mentre procediamo, il potenziale di PhysicsGen include l'aiuto agli ingegneri nella costruzione di un vasto dataset per guidare macchine come braccia robotiche e mani agili, e la conversione dei dati progettati per robot più vecchi o ambienti diversi in istruzioni utili per le macchine nuove. Ciò potrebbe aprire la strada a un futuro in cui i robot possono imparare e adattarsi più efficacemente, rendendoli più integrati nella nostra vita quotidiana.
Leggi anche:
- Treyarch esprime l'ambizione di creare qualcosa di completamente diverso.
- L'aggiornamento di Shark Tank rivela progressi emozionanti
- Due approcci alla gestione delle risorse umane: analisi comparativa delle strategie dure e compassionevoli, con indicazione dei loro vantaggi e svantaggi
- "Il principale scienziato di Toyota dichiara guerra al carbonio: liberamo tutte le nostre risorse per raggiungere la neutralità del carbonio"
