Смешение сфер искусственного интеллекта и робототехники — это не только создание машин, выполняющих задачи. Речь идет о создании интеллектуальных объектов, которые учатся, адаптируются и развиваются, раздвигая границы возможного и переопределяя будущее инноваций.

Алия Григ, основатель/генеральный директор:LinkedIn | Твиттер

В быстро развивающейся области искусственного интеллекта и робототехники появилась новая разработка, которая обещает революционизировать способ взаимодействия роботов с окружающей средой. Эта разработка, известная как RoboCat, представляет собой самосовершенствующийся базовый агент для роботизированных манипуляций.

RoboCat представляет собой значительный шаг вперед в области манипулирования роботами. Это система, которая учится на своем опыте и постоянно улучшает свою работу с течением времени. Это достигается за счет сочетания передовых технологий искусственного интеллекта, в том числе преобразователей для понимания языка, распознавания изображений в масштабе и воплощенных мультимодальных языковых моделей.

В разработке RoboCat участвовал широкий круг экспертов в этой области, в том числе специалистов в области искусственного интеллекта, робототехники, компьютерного зрения и машинного обучения. Эти совместные усилия привели к созданию системы, которая не только очень эффективна при выполнении сложных манипуляционных задач, но также способна адаптироваться и улучшаться с течением времени.

В этой статье мы углубимся в детали RoboCat, изучим его возможности, принцип работы и потенциал, который он таит в себе для будущего манипулирования роботами. Мы также обсудим проблемы, с которыми столкнулись при ее разработке, и способы их преодоления, предоставив всесторонний обзор этой революционной технологии.

Понимание RoboCat

Что такое RoboCat и как он работает

RoboCat — это самоулучшающийся базовый агент, предназначенный для роботизированных манипуляций. Это система, которая учится на своем опыте и постоянно улучшает свою работу с течением времени. Это достигается за счет сочетания передовых технологий искусственного интеллекта, в том числе преобразователей для понимания языка, распознавания изображений в масштабе и воплощенных мультимодальных языковых моделей.

Обучение RoboCat включает в себя широкий спектр задач, в том числе задачи по манипулированию предметами на столе с помощью зрения. В нем используются агенты, обусловленные целью, которые представляют собой модели ИИ, которые учатся достигать определенной цели в заданной среде. Эти агенты обучены выполнять задачи, наблюдая за результатами своих действий и корректируя свое поведение, чтобы максимизировать вероятность достижения своих целей.

Архитектура RoboCat построена на модели-трансформере — типе модели искусственного интеллекта, который оказался очень успешным в ряде задач, включая понимание языка и распознавание изображений. Модель трансформатора в RoboCat предварительно обучена на большом наборе данных, что позволяет ей освоить широкий спектр навыков, прежде чем она будет настроена для конкретных задач.

RoboCat также использует технологию, известную как VQ-GAN, тип генеративно-состязательной сети, которая особенно эффективна при создании высококачественных изображений. Эта технология играет решающую роль, позволяя RoboCat понимать окружающую среду и взаимодействовать с ней.

Производительность RoboCat оценивается на основе его способности успешно выполнять ряд задач. Эти задачи предназначены для проверки способности системы манипулировать объектами различными способами, в том числе вставлять и удалять объекты из чаши, поднимать большие шестерни и укладывать объекты друг на друга.

По варианту исполнения RoboCat может быть реализован в различных робототехнических комплексах, в том числе в роботах Sawyer и Panda с 7 степенями свободы, а также в роботе KUKA с 14 степенями свободы. Система использует ряд датчиков для понимания своей среды, включая датчики угла соединения, датчики положения TCP и датчики состояния захвата.

Технологии искусственного интеллекта, стоящие за этим

RoboCat — это продукт нескольких передовых технологий искусственного интеллекта, работающих в гармонии для достижения впечатляющих результатов манипулирования роботами. Эти технологии включают преобразователи, агенты с целевыми условиями и VQ-GAN, каждая из которых играет решающую роль в функциональности RoboCat.

Трансформеры. Трансформеры — это тип архитектуры модели, используемый в машинном обучении, особенно для задач, связанных с обработкой естественного языка. В RoboCat трансформеры используются для понимания языка и распознавания изображений в масштабе. Они позволяют системе понимать и интерпретировать окружающую среду, что имеет решающее значение для выполнения задач манипулирования.

Агенты, обусловленные целью. Агенты, обусловленные целью, — это модели ИИ, которые учатся достигать определенной цели в заданной среде. Эти агенты обучены выполнять задачи, наблюдая за результатами своих действий и корректируя свое поведение, чтобы максимизировать вероятность достижения своих целей. В RoboCat агенты с целевыми условиями используются для выполнения широкого круга задач, включая задачи манипулирования предметами на столе, основанные на зрении.

VQ-GAN: VQ-GAN (векторно-квантованные генеративно-состязательные сети) — это тип генеративной модели, которая особенно эффективна при создании высококачественных изображений. В RoboCat VQ-GAN играют решающую роль, позволяя системе понимать окружающую среду и взаимодействовать с ней. Они помогают создавать реконструкции из обучающих наборов данных, которые затем используются для обучения и улучшения системы.

Сочетание этих технологий превращает RoboCat в высокотехнологичную систему, способную со временем учиться и совершенствоваться. Использование преобразователей позволяет получить широкое представление об окружающей среде, целевые агенты позволяют системе учиться на своих действиях, а VQ-GAN дают возможность генерировать высококачественные изображения для лучшего взаимодействия с окружающей средой. Вместе они составляют основу возможностей искусственного интеллекта RoboCat, позволяя ему выполнять сложные задачи по манипулированию роботами.

Обучение RoboCat и спецификация задач

Как обучают RoboCat и как определяют задачи

Процесс обучения RoboCat представляет собой многоэтапную процедуру, которая включает в себя сочетание демонстраций экспертов, опыта агентов и самостоятельно сгенерированных данных. Процесс обучения предназначен для того, чтобы позволить RoboCat выполнять широкий спектр задач в различных вариантах, как в моделировании, так и в реальном мире.

Обучение RoboCat начинается со сбора демонстраций для новой задачи или робота. Эти демонстрации могут исходить из различных источников, включая людей-операторов и других агентов RoboCat. Затем демонстрации используются для точной настройки RoboCat, чтобы он специализировался на новой задаче или роботе. Этот процесс тонкой настройки включает настройку параметров модели RoboCat на основе демонстраций с целью повышения ее производительности при выполнении новой задачи.

Как только RoboCat настроен для новой задачи, он развертывается для создания дополнительных обучающих данных. Эти самостоятельно сгенерированные данные собираются за счет того, что точно настроенные агенты RoboCat выполняют задачу, а полученные траектории добавляются в набор обучающих данных для следующей итерации RoboCat. Этот процесс самосовершенствования позволяет RoboCat постоянно расширять свой набор навыков и повышать свою производительность в разных задачах.

Что касается спецификации задач, RoboCat обучается выполнять разнообразный набор задач, в том числе задачи манипулирования предметами на столе на основе зрения. Эти задачи указываются с помощью визуальных целей, которые предоставляют операторам интуитивно понятный способ указать задачу, которую должен выполнить RoboCat. Каждая задача связана с изображением цели, которое служит визуальным представлением желаемого конечного состояния задачи. Это позволяет RoboCat понять, чего ему нужно достичь в каждой задаче.

Важно отметить, что процесс обучения RoboCat разработан таким образом, чтобы быть итеративным и самосовершенствоваться. Это означает, что по мере того, как RoboCat приобретает больше опыта и генерирует больше данных, он постоянно улучшает свою производительность и расширяет свои возможности. Этот процесс самосовершенствования является ключевым аспектом дизайна RoboCat и позволяет ему постоянно адаптироваться и совершенствоваться с течением времени.

Роль задач манипулирования предметами на столе на основе зрения

Задачи манипулирования предметами на столе на основе зрения играют ключевую роль в обучении RoboCat. Эти задачи предназначены для моделирования широкого спектра сценариев реального мира, с которыми может столкнуться робот, тем самым обеспечивая надежную и разнообразную среду обучения для RoboCat.

Каждая задача определяется своим набором допустимых начальных и конечных состояний. Например, для задачи «Вставьте яблоко в миску» набор допустимых начальных состояний — это все состояния с яблоком вне миски, а набор допустимых конечных состояний — все состояния с яблоком внутри миски. Успех эпизода оценивается путем проверки того, находится ли последнее состояние в наборе допустимых конечных состояний. Такой подход позволяет четко и объективно измерить успешность задачи.

Задачи указываются с помощью визуальных целей, предоставляя операторам интуитивно понятный способ указать задачу, которую RoboCat должен выполнить. Каждая задача связана с изображением цели, которое служит визуальным представлением желаемого конечного состояния задачи. Это позволяет RoboCat понять, чего ему нужно достичь в каждой задаче.

Задачи манипулирования настольными объектами на основе зрения имеют решающее значение для обучения RoboCat, поскольку они обеспечивают разнообразную и сложную среду для обучения и совершенствования системы. Они проверяют способность системы понимать окружающую среду и взаимодействовать с ней, различными способами манипулировать объектами и достигать определенных целей. Это разнообразие задач помогает гарантировать, что RoboCat способен справляться с широким спектром реальных сценариев.

Более того, эти задачи разработаны так, чтобы быть сложными и требовать высокого уровня ловкости, что еще больше расширяет границы того, чего может достичь RoboCat. Задачи включают в себя манипулирование объектами различными способами, например, вставку и удаление объектов из чаши, подъем больших шестерен и складывание объектов. Эти задачи требуют сочетания тонкой моторики, пространственного восприятия и навыков решения проблем, что делает их идеальной тренировочной площадкой для RoboCat.

Представление целевых агентов

В RoboCat целеустремленные агенты подобны «мозгу» робота. Они решают, какие действия должен предпринять робот, исходя из того, что они видят и чувствуют (например, положения и скорости суставов робота), и какова цель робота.

Цель представлена ​​изображением. На этом изображении показан пример выполнения задачи, но не показано конкретное состояние, которого должен достичь робот. Вместо этого он просто показывает, к чему должен стремиться робот. Затем успех робота оценивается на основе того, выполняет ли он задачу, показанную на изображении цели.

Процесс принятия решений целевыми агентами моделируется с использованием модели ИИ, называемой моделью авторегрессионного преобразователя. Эта модель использует наблюдения робота и целевое изображение, чтобы решить, какие действия должен предпринять робот. Особенности действий и наблюдений робота могут различаться в зависимости от конструкции робота.

Во время обучения робот учится на наборе данных о прошлых действиях и результатах. Этот набор данных преобразуется в формат, понятный модели авторегрессионного преобразователя. Прошлые действия робота также сочетаются с целевыми изображениями, чтобы помочь роботу понять, к чему он должен стремиться.

Один из способов выбрать изображение цели — использовать изображение в конце успешного задания. Это связано с тем, что по определению задача всегда «успешна» в достижении своего конечного состояния. Так, робот может использовать образ конечного состояния успешной задачи в качестве своей цели. В качестве альтернативы робот также может использовать изображение конечного состояния другой задачи, которая была успешной для достижения той же цели.

Архитектура и предварительная подготовка RoboCat

Архитектура RoboCat

RoboCat — это высокотехнологичная роботизированная система, которая использует возможности искусственного интеллекта для выполнения широкого круга задач. Его архитектура спроектирована так, чтобы быть гибкой и адаптируемой, что позволяет ему справляться с различными задачами и средами.

В основе архитектуры RoboCat лежит модель большой последовательности трансформеров. Эта модель представляет собой тип модели ИИ, которая особенно эффективна при обработке данных последовательности, таких как данные временных рядов или текст. В RoboCat модель трансформатора используется для обработки наблюдений робота и принятия решений о том, какие действия должен предпринять робот.

Модель трансформера в RoboCat обучается на очень большом наборе данных точных и ловких задач, основанных на зрении. Эти задачи выполняются с различными вариантами осуществления, которые имеют разные степени свободы, различные характеристики наблюдения и действия и работают на разных управляющих частотах. Эти разнообразные обучающие данные позволяют RoboCat осваивать широкий спектр навыков и адаптироваться к различным задачам и условиям.

В дополнение к модели трансформатора RoboCat также использует политику, чтобы решить, какие действия должен предпринять робот. Эта политика моделируется с помощью модели авторегрессионного преобразователя, которая использует наблюдения робота и изображение цели, чтобы решить, какие действия должен предпринять робот. Образ цели служит примером решаемой задачи и не указывает на конкретное состояние, которого должен достичь агент. Вместо этого изображение цели эффективно указывает задачу, которую агент должен выполнить, и агент оценивается только для успешного выполнения задачи.

Архитектура RoboCat также включает токенизатор VQ-GAN. Это тип генеративной модели, которая особенно эффективна при создании высококачественных изображений. В RoboCat токенизатор VQ-GAN используется для создания изображений из обучающих данных, которые затем используются для обучения и улучшения системы.

Процесс предварительной подготовки RoboCat

Процесс предварительной подготовки RoboCat является важной частью его разработки. Он основан на модели Gato и кодировщике VQ-GAN, предварительно обученном на широком наборе изображений для обеспечения быстрой итерации. Задачи определяются с помощью визуального определения цели, что позволяет пометить любое изображение на траектории как допустимую «цель задним числом» для всех временных шагов, ведущих к ней. Это означает, что ретроспективные цели в существующих данных могут быть извлечены без дополнительного наблюдения со стороны человека, и даже субоптимальные данные, собранные агентом, могут быть включены обратно в обучающий набор для самосовершенствования.

Процесс предварительной подготовки включает в себя набор демонстраций для новой задачи или робота с последующей тонкой настройкой RoboCat, чтобы он специализировался на новой задаче или роботе. Этот процесс тонкой настройки включает в себя использование небольшого набора данных нового эпизодического опыта, включающего от 100 до 1000 демонстраций. Это значительно снижает стоимость приобретения новых навыков и адаптации новых воплощений. Затем отлаженные модели RoboCat используются для сбора дополнительных данных, которые позже добавляются для обучения новых итераций агента. Этот процесс самосовершенствования делает агента более способным, улучшая его передачу между задачами и возможности точной настройки для еще большего количества задач.

Использование архитектуры Transformer и VQ-GAN

Архитектура RoboCat построена на модели последовательности трансформаторов и кодировщике VQ-GAN. Эти два компонента работают вместе, позволяя RoboCat учиться на разнообразных задачах и со временем повышать свою производительность.

Модель последовательности преобразователя — это тип модели ИИ, который особенно эффективен при обработке данных последовательности, таких как данные временных рядов или текст. В RoboCat модель трансформатора используется для обработки наблюдений робота и принятия решений о том, какие действия должен предпринять робот. Эта модель обучается на большом наборе данных точных и ловких задач, основанных на зрении, что позволяет RoboCat изучать широкий спектр навыков и адаптироваться к различным задачам и средам.

Кодер VQ-GAN, с другой стороны, представляет собой тип генеративной модели, которая особенно эффективна при создании высококачественных изображений. В RoboCat кодировщик VQ-GAN используется для создания изображений из обучающих данных, которые затем используются для обучения и улучшения системы. Кодер VQ-GAN предварительно обучен на широком наборе изображений, чтобы обеспечить быструю итерацию.

Использование архитектуры трансформатора и VQ-GAN в RoboCat позволяет системе эффективно учиться на разнообразных задачах и постоянно повышать свою производительность. Модель преобразователя позволяет RoboCat обрабатывать свои наблюдения и принимать решения, а кодировщик VQ-GAN генерирует высококачественные изображения, которые используются для обучения и совершенствования. Эта комбинация технологий делает RoboCat высокоэффективным и адаптируемым агентом искусственного интеллекта.

Что касается производительности, было замечено, что модель RoboCat с токенизатором VQ-GAN работает намного лучше, чем токенизатор ResNet с исправлениями, особенно в отложенных тестовых задачах. Это улучшение производительности требует как обучения на разнообразном наборе данных, включающем ImageNet, так и вспомогательной потери предсказания токена наблюдения. Это демонстрирует эффективность архитектуры трансформатора и VQ-GAN в конструкции RoboCat.

Производительность RoboCat

Производительность RoboCat в различных задачах.

Производительность RoboCat в различных задачах впечатляет, демонстрируя его способность справляться с широким спектром задач и условий. Производительность RoboCat оценивается на основе успешности выполняемых им задач, определяемой как процент успешных эпизодов среди всех обучающих эпизодов.

В задачах, связанных с тренировочными задачами Panda 7-DoF по построению структуры в моделировании, производительность RoboCat сравнивалась с показателем успешности обучающих данных для каждого семейства задач. Результаты показали, что RoboCat может выполнять эти задачи с высокой степенью успеха.

В реальных задачах, связанных с задачами стекирования Sawyer 5-DoF RGB, производительность RoboCat сравнивалась с общим показателем успешности обучающих данных, доступных для каждого варианта задачи. В очередной раз RoboCat продемонстрировал высокий уровень производительности в этих задачах.

В задачах Panda 7-DoF NIST-i, как в симуляции, так и в реальных условиях, производительность RoboCat сравнивалась с вероятностью успеха данных, собранных телеоператорами-людьми для каждого варианта задачи. Результаты показали, что RoboCat может выполнять эти задачи с успешностью, сравнимой или даже превышающей таковую у телеоператоров-людей.

В задачах, связанных с установкой и снятием шестерен, количество используемых камер существенно влияло на производительность. Больше камер привело к значительному повышению производительности, продемонстрировав важность визуального ввода в производительности RoboCat.

В целом, производительность RoboCat в различных задачах демонстрирует его способность справляться с широким спектром задач и сред. Его успешность в выполнении этих задач сравнима или даже превышает показатели людей-телеоператоров, что демонстрирует эффективность его обучения и архитектуры.

Оценка производительности

Оценка производительности RoboCat — многогранный процесс, учитывающий различные факторы. Основным показателем, используемым для оценки производительности RoboCat, является показатель успешности выполняемых им задач. Это определяется как процент успешных эпизодов среди всех тренировочных эпизодов.

Производительность RoboCat оценивается как во внутренних, так и во внешних задачах, как в смоделированных, так и в реальных роботизированных средах. Этот комплексный подход к оценке гарантирует, что производительность RoboCat тщательно оценивается в широком диапазоне задач и сред.

В дополнение к показателю успешности при оценке производительности RoboCat учитываются и другие факторы. К ним относятся количество входных токенов, важность различных схем токенизации и производительность агента. Сообщаемые значения не учитывают неопределенность модели, поскольку они являются оценками одной модели и ее абляций. Шум в оценке учитывается путем усреднения успеха по нескольким эпизодам.

Кроме того, было обнаружено, что количество камер, используемых в задачах, связанных с установкой и удалением шестерен, оказывает значительное влияние на производительность. Больше камер приводит к значительному повышению производительности, демонстрируя важность визуального ввода для производительности RoboCat.

Оценка производительности RoboCat — это комплексный процесс, учитывающий успешность выполняемых им задач, количество входных токенов, важность различных схем токенизации и производительность агента. Этот тщательный подход к оценке гарантирует, что производительность RoboCat будет точно оценена в широком диапазоне задач и сред.

RoboCat продемонстрировал впечатляющую производительность в различных задачах, без особых усилий справляясь со сложными задачами манипулирования. Его выдающейся особенностью является его адаптивность, поскольку он учится выполнять задачи на основе изображения, изображающего желаемое конечное состояние. Эта уникальная способность интерпретировать визуальные сигналы и соответствующим образом корректировать свои действия отличает RoboCat от многих его аналогов-роботов.

В рамках нашей текущей работы в SensEI мы не только разрабатываем эмпатический искусственный интеллект, но и изучаем взаимодействие между ИИ и робототехникой. RoboCat служит ярким примером синергетического объединения этих двух технологий для создания системы, которая не только хорошо справляется со сложными задачами, но и способна со временем учиться и совершенствовать свои навыки.

Однако сфера робототехники все еще находится в состоянии постоянной эволюции. Область продолжает учиться на своих победах и неудачах, стремясь к постоянному совершенствованию и инновациям. Путешествие далеко от завершения, и мы с нетерпением ожидаем достижений, которые нас ждет в будущем.

Подпишитесь на нас в социальных сетях:Чат SensEI | Интернет |Твиттер