Мы всегда мечтали о роботах, которые были бы такими же умными, как люди, но обучать роботов гораздо сложнее, чем предполагалось. Традиционные методы обучения либо дороги, либо неэффективны. Чтобы решить эту проблему, исследователи из Стэнфордского университета придумали гениальное решение — цифровых кузенов. Редактор Downcodes даст вам более глубокое понимание этой революционной технологии, того, как она снижает затраты на обучение, повышает надежность роботов и, в конечном итоге, выводит робототехнические технологии на новую высоту.
Мы всегда мечтали о роботах, которые были бы такими же умными, как люди, которые могли бы помогать нам по дому, общаться с нами и даже быть такими же всемогущими, как Джарвис в «Железном человеке». Однако идеал очень насыщен, а реальность очень тощая. Научить робота что-то делать нельзя, просто погладив по голове. Это так же сложно, как научить подругу рассуждать, и может оказаться неэффективно, даже если для этого потребуется немало усилий.
Почему? Потому что реальный мир слишком сложен и полон случайностей и изменений. Подумайте, вам придется потратить много времени, чтобы научить свою девушку простой истине, не говоря уже о том, чтобы научить робота без человеческого мышления?
Традиционные методы обучения роботов либо слишком дороги , требуют повторных испытаний в реальном мире и могут создать угрозу безопасности, либо они слишком неэффективны , и роботы, обученные в моделируемой среде, станут слепыми, как только они прибудут в реальный мир; умственно отсталый ребенок. Аналогично.
Чтобы решить эту проблему, исследователи из Стэнфордского университета придумали гениальную идею: цифровые кузены .
Что такое цифровые кузены?
Проще говоря, цифровые кузены — это виртуальные дублеры объектов реального мира . Вы можете думать об этом как о цифровой модели с высокой степенью имитации. Она похожа на реальный объект и имеет аналогичные функции, но не обязательно должна быть точно такой же .
Например, реальный шкаф и его цифровой аналог должны иметь одинаковые ручки и расположение ящиков, но материалы и детали могут отличаться. Аналогично, реальная кухня и ее цифровая версия должны иметь одинаковое расположение мебели, но конкретная модель может немного отличаться.
Зачем покупать эту цифровую версию, потому что у нее есть два огромных преимущества:
Снижение затрат: цифровым кузенам не нужно так точно копировать реальный мир, как цифровым двойникам, поэтому их проще и дешевле создавать.
Повышенная надежность: у реального объекта может быть несколько цифровых собратьев, и эти родственники могут иметь небольшие различия. Это эквивалентно предоставлению роботу более разнообразных обучающих данных , чтобы он мог научиться справляться с различными изменениями.
Как автоматически создавать цифровых кузенов?
Исследователи из Стэнфордского университета разработали систему под названием ACDC , которая может автоматически генерировать цифровые сцены из одного изображения RGB . Эта система — отличная новость для ленивых. Вам нужно всего лишь сделать фотографию, и она поможет вам создать виртуальную тренировочную площадку, чтобы ваш робот мог на ней играть.
Рабочий процесс системы ACDC условно разделен на три этапа:
Извлечение информации: извлечение маски объекта, информации о глубине и т. д. из входного изображения RGB.
Сопоставление кузенов: на основе извлеченной информации найдите в базе данных цифровую модель, наиболее похожую на реальный объект, и отрегулируйте размер и ориентацию модели в соответствии с категорией и характеристиками объекта.
Создавайте сцены: комбинируйте соответствующие цифровые модели, чтобы создать полную виртуальную сцену, и вносите физические корректировки, чтобы обеспечить стабильность и рациональность сцены.
Действительно ли цифровые кузены работают?
Исследователи из Стэнфордского университета провели серию экспериментов, которые показали, что роботы, обученные с помощью цифровых собратьев, работают лучше:
Имитируемая среда. В моделируемой среде роботы, обученные с помощью цифровых собратьев , имеют более высокий уровень успеха при выполнении таких задач, как открытие дверей, открытие ящиков и установка мисок, и более адаптируются к различным моделям мебели . Напротив, роботы, обученные с помощью цифровых двойников, склонны вести себя глупо, когда сталкиваются с мебелью, которую они никогда раньше не видели.
Реальный мир: В реальном мире роботы, обученные с помощью цифровых собратьев, могут быть напрямую применены к реальным сценариям без дополнительной тонкой настройки . Роботы, обученные с помощью цифровых двойников, требуют дополнительных настроек, чтобы адаптироваться к различиям в реальном мире.
Появление цифровых технологий открыло новые возможности для обучения роботов. Роботы будущего будут умнее, гибче и смогут лучше адаптироваться к сложному и постоянно меняющемуся реальному миру.
Конечно, в настоящее время эта технология все еще имеет некоторые ограничения. Например, количество и типы моделей в базе данных недостаточно богаты, а обработка некоторых особых ситуаций недостаточно совершенна. Но с развитием технологий и накоплением данных эти проблемы постепенно будут решены.
В целом, цифровая технология имеет блестящее будущее и выведет робототехнику на новый уровень. В ближайшем будущем у нас, возможно, появятся спутники-роботы, столь же умные, как люди.
Адрес проекта: https://digital-cousins.github.io/
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2410.07408.
Технология «цифрового аналога», предложенная Стэнфордским университетом, обеспечивает новый подход к обучению роботов, снижает затраты, повышает эффективность и закладывает прочную основу для более умных и гибких роботов в будущем. Я верю, что с постоянным развитием технологий «цифровые кузены» будут способствовать большим прорывам в технологиях робототехники и в конечном итоге реализуют нашу мечту о гармоничном сосуществовании с интеллектуальными роботами.