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

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…