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

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…