Создана мультисенсорная платформа моделирования для обучения и тестирования роботов на базе ИИ

Роботы, работающие на базе искусственного интеллекта, становятся все более сложными и постепенно проникают в различные сферы реальной жизни, включая торговые центры, аэропорты, больницы и другие общественные места.

В будущем такие роботы также могут быть полезны в помощи людям с выполнением домашних и офисных дел, а также с другими утомительными или трудоемкими задачами.

Однако перед тем, как роботы смогут быть применены в реальных условиях, необходимо обучить и протестировать алгоритмы искусственного интеллекта, управляющие их движениями и позволяющие им решать конкретные задачи, в моделируемых средах. В настоящее время существует множество платформ для обучения этих алгоритмов, однако лишь немногие из них учитывают звуковые аспекты, которые могут быть важны для роботов при взаимодействии и выполнении задач.

"В то время как мы, люди, воспринимаем мир как глядя, так и слушая, очень немногие предыдущие работы касались воплощенного обучения с помощью звука. Существующие воплощенные симуляторы искусственного интеллекта либо предполагают, что среды бесшумны, а агенты не могут обнаружить звук, либо развертывают аудиовизуальные агенты только в моделировании. Наша цель состояла в том, чтобы представить новую платформу мультисенсорного моделирования с реалистичным интегрированным аудиовизуальным моделированием для обучения домашних агентов, которые могут видеть и слышать", - заявляют ученые.

Команда ученых из Стэнфордского университета недавно разработала Sonicverse, виртуальную среду для обучения физическим агентам искусственного интеллекта (т.е. роботам), которая включает в себя и визуальные, и звуковые элементы. Эта платформа, представленная в статье, представленной на конференции ICRA 2023 (и в настоящее время доступная на сервере препринтов arXiv), может значительно упростить процесс обучения алгоритмов, предназначенных для применения в роботах, которые основываются на визуальной и звуковой информации для навигации в своей среде.

Sonicverse, разработанная Гао и его коллегами, моделирует как визуальные аспекты данной среды, так и звуковые эффекты, которые агент будет воспринимать во время своего обучения. Исследователи надеются, что это поможет обучать роботов более эффективно и в более "реалистичных" виртуальных пространствах, что приведет к улучшению их последующей производительности в реальном мире.

Исследователи применили свою платформу для обучения виртуальной версии робота TurtleBot, разработанного компанией Willow Garage, чтобы она могла эффективно перемещаться в помещении и достигать целевых мест без столкновений с препятствиями. Затем они применили алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на симуляции, к реальному TurtleBot и провели тестирование его аудиовизуальных навигационных возможностей в офисной среде.

Результаты тестов, проведенных исследователями, показали большой потенциал их платформы моделирования, которая позволяет обучать роботов эффективному решению реальных задач с использованием как визуальных, так и звуковых стимулов. Теперь платформа Sonicverse доступна онлайн и в скором времени может быть использована другими командами в области робототехники для обучения и тестирования физических агентов искусственного интеллекта. Информация об этом размещена в журнале Tech Xplore.

"Одностное обучение с несколькими методами имеет большой потенциал для разблокировки многих новых приложений для будущих домашних роботов. В наших следующих исследованиях мы планируем интегрировать мультисенсорные объекты, такие как в нашей недавней работе ObjectFolder, в симулятор, чтобы мы могли моделировать мультисенсорные сигналы как на уровне пространства, так и на уровне объекта, а также включать другие сенсорные методы, такие как тактильное зондирование", - добавили специалисты.

0 комментариев