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

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…