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

  • 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…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…