Tyrimų darbuotojai Sergey Levine ir Karol Hausman pristatė revoliucinį projektą, kurio tikslas yra sukurti vieną supersmegenį, sugebantį valdyti bet kurį robotą, nepriklausomai nuo jo skirtumų. Pasitelkęs bendradarbiavimą su 32 kitomis robotikos laboratorijomis Šiaurės Amerikoje, Europoje ir Azijoje, Levine ir Hausman nuo 2023 m. vykdo ambicingą RT-X projektą.
Tradiciškai robotikai pasitikėjo molekuliniais dirbtinio intelekto valdymo metodais, tačiau šis metodas krinta šiurkščiai dėl ribotos duomenų apie roboto-pasaulio sąveikos prieinamumo. Tyrėjai įžvelgė poreikį duomenims, kurie būtų tiesiogiai generuojami pačių robotų, o ne užtrunkantys laboratorinėse sąlygose, specialiai skirtiems konkrečioms užduotims, tiekiant ribotą taikymą ir funkcionalumą.
Šio iššūkio įveikimo raktas slypi duomenų dalinime iš plačios robotų įvairovės, siekiant naujosioms mašinoms mokytis iš kolektyvinių patirčių. RT-X duomenų rinkinys apima beveik milijoną robotų bandymų, įskaitant 22 skirtingų rūšių robotus, tokiais kaip populiariai rinkoje randami robotiniai rankos. Levine ir Hausman per savo eksperimentus padarė įdomų atradimą: gilusis neuroninis tinklas, apmokytas šiame įvairių robotų duomenų rinkinyje, kartu su didelės apimties mašininio mokymosi modeliais, gali valdyti įvairius robotus be jokių specializuotų pritaikymų.
Netikėtai iš pačio RT-X duomenų rinkinio sukurtas modelis, priklausomai nuo robotą filmuojančios kameros gaunamų vaizdinių, gali atpažinti valdomo roboto rūšį. Pavyzdžiui, jei kamera užfiksuoja UR10 pramoninę ranką, modelis siųs būtent tam konkrečiam robotui skirtas komandas. Be to, jei jis aptinka pigesnę WidowX hobistinę ranką, modelis prisitaiko prie jos valdymo.
Norėdami įvertinti savo modelio veiksmingumą, penki laboratorijos, dalyvaujančios RT-X projekte, jį palygino su savo pačių kontrolės sistemomis savo atitinkamiems robotams. Nuostabu, kad vienas modelis pranoko kiekvienos laboratorijos metodą, vidutiniškai 50 proc. dažniau atlikdamas užduotis.
RT-X projektas iliustruoja bendradarbiavimo jėgą robotikos bendruomenėje. Levine ir Hausman numato, kad iniciatyva toliau augdama taps komandiniu darbu, siekiant nustatyti duomenų standartus, panaudotinuosius modelius ir naujoves atnešančias algoritmus bei metodikas. Naudojantis globalios robotų mokymo bendruomenės žiniomis ir ištekliais, robotikos srityje atsiranda tikrų įsiveržimų ir pažangos galimybės.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br