HITL-TAMP: новый подход ИИ для обучения роботов сложным манипуляционным навыкам.

Комбинируя автоматическое планирование и управление человеком, этот метод позволяет роботам овладеть навыками более эффективно. Интересно, какая будет следующая ступень эволюции робототехники? 🤖✨

 Представляем HITL-TAMP: новый подход ИИ для обучения роботов сложным манипуляционным навыкам с помощью гибридной стратегии автоматического планирования и контроля человека.

HITL-TAMP: новый подход к обучению роботов сложным навыкам манипуляции с использованием гибридной стратегии автоматического планирования и управления человеком

Обучение роботов сложным навыкам манипуляции путем наблюдения за демонстрациями человека показало многообещающие результаты. Однако предоставление обширных демонстраций манипуляции требует много времени и затрат, что затрудняет масштабирование этой парадигмы для операций в реальном мире с длительным горизонтом. Однако не все аспекты задачи равнозначны.

Новое исследование компании NVIDIA и Грузинского технологического института исследует подходы к улучшению систем планирования задач и движений (TAMP), которые показали особенно эффективные результаты в решении проблем с широким спектром возможных будущих исходов. Исследуя все возможные комбинации ограниченного набора примитивных навыков, подходы TAMP могут планировать поведение для различных многошаговых задач манипуляции. Каждый навык традиционно разрабатывается вручную, но закрытие пружинного крышечного устройства или вставка штока в отверстие – это два примера задач, которые чрезвычайно сложно моделировать эффективно. Вместо этого команда использует телеприсутствие человека с обратной связью для включения только необходимых навыков, оставляя остальное на автоматизацию. Эти возможности основаны на телеприсутствии человека во время сбора данных и на политике, выученной из собранных данных во время выполнения. Интеграция систем TAMP с телеприсутствием человека связана с существенными технологическими преградами, и особое внимание следует уделять обеспечению плавного перехода между ними.

Для преодоления этих препятствий они предлагают систему Human-in-the-Loop Task and Motion Planning (HITL-TAMP), которая интегрирует TAMP и телеприсутствие человека в дополняющем стиле. Механизм управления с использованием TAMP, используемый устройством, позволяет собирать демонстрации, переключаясь между системой TAMP и телеприсутствием человека. Важно, что система TAMP предлагает человеку участвовать только в определенных точках рабочего плана, чтобы он мог управлять флотом роботов, асинхронно взаимодействуя с одной сессией демонстрации за раз. Эта техника значительно повышает производительность сбора данных. Она снижает усилия, необходимые для сбора огромных наборов данных для задач с длительным горизонтом и контактными взаимодействиями, требуя демонстраций человека только тогда, когда они действительно нужны. Для обучения стратегии с использованием данных человека, они интегрируют свою систему сбора данных с фреймворком имитационного обучения. Они показывают, что в отношении данных, необходимых для обучения задачи роботу, времени, затрачиваемого на обучение задачи, и успешности обученных политик, это приводит к более высокой производительности по сравнению с сбором демонстраций человека для всей задачи.

Исследователи протестировали HITL-TAMP сравнительно с обычной системой телеприсутствия с участием 15 участников. С использованием их метода пользователи могли одновременно получать более чем в три раза больше демонстраций. Всего 10 минут данных от неопытного телеприсутствия можно использовать для обучения агентов с более чем 75% успешности. HITL-TAMP часто создает практически идеальных агентов, собирая 2,1 тысячи демонстраций для 12 задач с контактными взаимодействиями и длительным горизонтом, таких как приготовление кофе в реальном мире.

По сравнению с сбором демонстраций человека для всей работы, эффективность сбора данных и обучения политики в HITL-TAMP значительно увеличивается за счет комбинации TAMP и телеприсутствия.

Источник: MarkTechPost

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…