ፒ-ዜሮ ፍሰት-ማዛመጃ ሮቦት ፖሊሲዎች፡ ቪኤልኤም ማስጀመሪያን በመጠቀም የተካኑ ቁጥጥሮችን በአዲስ መልክ መቅረጽ

በፍጥነት እያደገ በሚሄደው የሮቦቲክስ እና AI መስክ፣ እንደ Pi-Zero Flow-Matching Robot Policies ያሉ ፈጠራዎች የሚቻለውን ወሰን እየገፉ ነው። π0 (Pi-Zero) በመባል የሚታወቀው ይህ መሰረታዊ አካሄድ፣ ስርጭትን ሞዴሎችን ለመተካት ቀጣይነት ያለው የጊዜ አማራጭ በመሆን ፍሰት-ማዛመድን ያስተዋውቃል፣ ይህም ፈጣን ናሙና እና ከፍተኛ-ልኬት የድርጊት ቦታዎችን የላቀ አያያዝን ይሰጣል። ለሮቦቲክስ ተመራማሪዎች፣ AI መሐንዲሶች፣ የሮቦቲክስ ኩባንያዎች እና የሮቦት ኦፕሬተሮች፣ Pi-Zeroን መረዳት ይበልጥ ቀልጣፋ፣ አጠቃላይ የሮቦት ፖሊሲዎችን ለመክፈት ቁልፉ ሊሆን ይችላል። ለጄኔሬቲቭ ሞዴሊንግ ፍሰት ማዛመድ

በ AY-Robots፣ ሮቦቶችዎን ከ24/7 የውሂብ ስብስብ ለአለም አቀፍ ኦፕሬተሮች አውታረ መረብ የሚያገናኙ የርቀት ሮቦት ቴሌኦፕሬሽን መድረኮችን በማዘጋጀት ላይ እንሰራለን። ይህ ጠንካራ ፖሊሲዎችን ለማሰልጠን በከፍተኛ ጥራት ባለው የቴሌኦፕሬሽን መረጃ ላይ ከ Pi-Zero ጥገኝነት ጋር በትክክል ይጣመራል። RT-2፡ የእይታ-ቋንቋ-የድርጊት ሞዴሎች

Pi-Zero እና ፍሰት-ማዛመድ በሮቦቲክስ ውስጥ ምንድን ናቸው?

Pi-Zero በማደግ ላይ ያለ ምሳሌያዊ ለውጥን ይወክላል አጠቃላይ የሮቦት ፖሊሲዎች። ከባህላዊ የማጠናከሪያ ትምህርት (RL) ዘዴዎች በተለየ፣ Pi-Zero ለጄኔሬቲቭ ሞዴሊንግ ፍሰት-ማዛመድን ይጠቀማል፣ ይህም ቀጣይነት ያለው የጊዜ ፖሊሲ ትምህርትን ያስችላል። ይህ ዘዴ በተለይ ሮቦቶች ነገሮችን በትክክል መቆጣጠር በሚያስፈልጋቸው የችሎታ ቁጥጥር ስራዎች ላይ ውጤታማ ነው። እንዳልኩ ሳይሆን እንደምችለው አድርግ፡ ቋንቋን በሮቦቲክ አቅም ላይ መመስረት

ፍሰት-ማዛመድ ከስርጭት ሞዴሎች በርካታ ጥቅሞችን ይሰጣል። በቁልፍ ጥናቶች ላይ እንደተገለጸው፣ ለተወሳሰቡ የሮቦት ድርጊቶች የሚያስፈልገውን ገላጭነት እየጠበቀ ፈጣን ናሙናን ያስችላል—እስከ 50% ቅናሽ በግምት ጊዜ። ይህ ለ በሮቦቲክስ ውስጥ ፍሰት-ማዛመድ መተግበሪያዎች ወሳኝ ነው። ለፖሊሲ ትምህርት ቀጣይነት ያለው የጊዜ ፍሰት ማዛመድ

በቤንችማርኮች ውስጥ፣ ፒ-ዜሮ በተለምዷዊ የ RL ዘዴዎችን በ15-20% የስኬት መጠን በልጦ ታይቷል። ለምሳሌ፣ በእቃ አያያዝ ሁኔታዎች፣ ፒ-ዜሮ ፖሊሲዎችን የሚጠቀሙ ሮቦቶች ከ VLM ማስጀመሪያ ጠንካራ ቅድመ ሁኔታዎች የተነሳ ለአዳዲስ ነገሮች የተሻለ አጠቃላይነትን ያሳያሉ። በአጠቃላይ ፖሊሲዎች የተካነ አያያዝ

በ AI ውስጥ የተካነ ቁጥጥር ውስጥ የ VLM ማስጀመሪያ ሚና

የእይታ-ቋንቋ ሞዴሎች (VLMs) በፒ-ዜሮ አርክቴክቸር ውስጥ ወሳኝ ሚና ይጫወታሉ። በትላልቅ የምስል-ጽሑፍ የውሂብ ስብስቦች ላይ ቅድመ-ስልጠናን በመጠቀም፣ VLMs አቅምን ለመረዳት ጠንካራ መሠረት ይሰጣሉ። ይህ በ AI ውስጥ የ VLM ማስጀመሪያ ሮቦቶች ያለ ሰፊ ድጋሚ ስልጠና ወደ አዳዲስ ተግባራት ዜሮ-ሾት እንዲያጠቃልሉ ያስችላቸዋል። ለሮቦት ቁጥጥር የ VLM ማስጀመሪያ

አርክቴክቸሩ የትራንስፎርመር-ተኮር VLMsን ከፍሰት-ማዛመጃ አውታረ መረቦች ጋር ከእይታ-ቋንቋ ግብዓቶች ከጫፍ-እስከ-ጫፍ ፖሊሲ ትምህርት ጋር ያጣምራል። ይህ ውህደት ለ ከ VLM ጋር የተካነ ቁጥጥር ቁልፍ ነው። የሮቦቲክስ ትራንስፎርመር ጊትሃብ ማከማቻ

• እስከ 50% ድረስ የስልጠና መረጃ ፍላጎቶችን ይቀንሳል
• በተለያዩ አካባቢዎች ውስጥ መጠነ-ሰፊነትን ያሻሽላል
• የውሂብ አሰባሰብ ወጪዎችን በመቀነስ ROIን ያሻሽላል

ለሮቦቲክስ ኩባንያዎች ይህ ማለት ፈጣን ትግበራ እና መላመድ ማለት ነው። የአብሌሽን ጥናቶች ግንዛቤዎች ባለብዙ ሞዳል መረጃ አሰላለፍን ያጎላሉ፣ ይህም የፖሊሲ ጥንካሬን ይጨምራል። በቀልጣፋ ሮቦቲክስ ውስጥ የ AI እድገቶች

የፍሰት-ማዛመድን ከስርጭት-ተኮር ፖሊሲዎች ጋር ማወዳደር

ባህላዊ የስርጭት ሞዴሎች ኃይለኛ ቢሆኑም ቀርፋፋ በሆነ የማጠቃለያ ጊዜ ይሰቃያሉ። የፒ-ዜሮ ፍሰት-ማዛመድ አካሄድ ይህንን የሚፈታው በሮቦቲክስ ውስጥ ለከፍተኛ-ልኬት ቦታዎች የበለጠ ቀልጣፋ የሆነ ቀጣይነት ያለው የጊዜ ማዕቀፍ በማቅረብ ነው። ለድርጊት ትውልድ ፍሰት-ማዛመድ ከስርጭት ጋር

በንጽጽር ጥናቶች ላይ እንደታየው፣ ፍሰት-ማዛመድ በፖሊሲ አጠቃላይነት የላቀ ውጤት ያስገኛል፣ ይህም ወደ ዝቅተኛ ውድቀት መጠን እና ከፍተኛ የረጅም ጊዜ ROI ያስከትላል።

የሮቦት ፖሊሲዎችን ለማሰልጠን የሚረዱ ዘዴዎች እና የውሂብ አሰባሰብ

የፒ-ዜሮ ስልጠና ሰፋፊ በሆኑ የውሂብ ስብስቦች ላይ ቅድመ-ስልጠናን እና ከዚያም በሮቦት ቴሌኦፕሬሽን መረጃ ላይ ጥሩ ማስተካከያን ያካትታል። ይህ ዘዴ የመጠን ችግሮችን ለመፍታት ፍሰት-ተዛማጅ አምራች ሞዴሎችን በመጠቀም ሰው ሰራሽ የውሂብ ማጎልመትን ይጠቀማል።

ውጤታማ የውሂብ አሰባሰብ በጣም አስፈላጊ ነው። በአይ-ሮቦቶች፣ የእኛ መድረክ የቴሌኦፕሬሽን ምርጥ ልምዶችን ያቀላጥፋል፣ በሰው-በሉፕ ውስጥ ያለውን ጊዜ በ30% ይቀንሳል።

1. ደረጃ 1፡ VLMን በምስል-ጽሑፍ ጥንዶች ላይ አስቀድሞ ማሰልጠን
2. ደረጃ 2፡ በቴሌኦፕሬሽን መረጃ ጥሩ ማስተካከያ ማድረግ
3. ደረጃ 3፡ ለጠንካራነት በሰው ሰራሽ ፍሰቶች ማሳደግ

ድብልቅ የውሂብ ስልቶች (እውነተኛ + ሰው ሰራሽ) የመሰብሰቢያ ወጪዎችን በ40% ሊቀንሱ ይችላሉ፣ ይህም ጅምሮች AI ማሰልጠኛ መስመሮችን እንዲያስፋፉ ይረዳል።

የቤንችማርኮች እና የአፈጻጸም ግንዛቤዎች

Pi-Zero በብዙ ጣቶች ሮቦት ተግባራት የላቀ ሲሆን ከ100 በላይ ተግባራትን በከፍተኛ ቅልጥፍና ይሰራል። እንደ UR5 ክንዶች ካሉ ሃርድዌር ጋር እንከን የለሽ በሆነ መልኩ የተዋሃደ ሲሆን ተሰኪ እና ሊሰፋ የሚችል ነው።

ከ RLHF ጋር ሲነጻጸር፣ ፍሰት-ማዛመድ የተሻለ አጠቃላይነትን ያስከትላል። ለ ሊሰፋ የሚችል የሮቦት ማሰማራት ይህ ማለት ለጀማሪ ኩባንያዎች ፈጣን የገበያ መግባት ማለት ነው።

እንደ RT-X ፕሮጀክት ካሉ ምንጮች፣ VLA ሞዴሎች እንዴት መጠቀሚያን እንደሚያሳድጉ እናያለን።

ለሮቦቲክስ ጀማሪዎች የ ROI አንድምታዎች

ፒ-ዜሮ የመረጃ ፍላጎቶችን በመቀነስ በሮቦቲክስ AI ውስጥ ያለውን ROI ያሳድጋል። ጅምሮች አድካሚ መረጃ ከመሰብሰብ ይልቅ ትኩረታቸውን በአተገባበር ላይ ማድረግ ይችላሉ።

ይህ በቀጥታ የሚነካው በሮቦቲክስ AI ውስጥ ያለ ROI ለኩባንያዎች ነው።

ወደፊት የሚደረጉ አቅጣጫዎች እና ተግባራዊ አተገባበር

ወደፊት ስንመለከት፣ የእውነተኛ ጊዜ ግብረመልስን ማዋሃድ የሚለምደዉ ቁጥጥርን ያስችላል። የፒ-ዜሮ አካሄድ ለ በኢንዱስትሪ ሁኔታዎች ውስጥ ለማኒፑሌሽን የ VLA ሞዴሎች ተስማሚ ነው።

ለሮቦት ኦፕሬተሮች፣ ሙጆኮ እና ሮስ ያሉ መሳሪያዎች የፒ-ዜሮን የስራ ፍሰቶች ያሟላሉ። በ በሮቦት ቴሌኦፕሬሽን ገቢ የማግኘት እድሎችን ያስሱ።

• ወጪ ቆጣቢ ስልጠና ለማግኘት ማስመሰልን ይጠቀሙ
• ለተለያዩ መረጃዎች ዓለም አቀፍ አውታረ መረቦችን ይጠቀሙ
• ውጤታማ ፖሊሲዎችን ለመቀበል ፍሰት-ማዛመድን ይቀበሉ

በማጠቃለያው፣ ፒ-ዜሮ ለ ለአጠቃላይ ሮቦት ፖሊሲዎች ትልቅ ለውጥ ነው፣ ከVLM ማስጀመሪያ ጋር ለችሎታ ቁጥጥር የተለየ አቀራረብን ይሰጣል።

በፒ-ዜሮ ሮቦት ፖሊሲዎች ውስጥ ፍሰት-ማዛመድን መረዳት

ፍሰት-ማዛመድ በአካባቢው ውስጥ ትልቅ መሻሻልን ያሳያል Pi-Zero ፍሰት-ማዛመድ ሮቦት ፖሊሲዎች، አጠቃላይ የሮቦት ፖሊሲዎችን ለመፍጠር አዲስ አቀራረብን ያቀርባል። ከባህላዊ ስርጭት ሞዴሎች በተለየ፣ ፍሰት-ማዛመድ ለፖሊሲ ትምህርት ቀጣይነት ያለው የጊዜ ማዕቀፍ ያቀርባል፣ ይህም ይበልጥ ቀልጣፋ ስልጠና እና ሮቦቶችን በችሎታ ተግባራት ውስጥ እንዲሰማሩ ያስችላል። ይህ ዘዴ፣ በ ውስጥ በዝርዝር እንደተገለጸው ለጄኔሬቲቭ ሞዴሊንግ ፍሰት ማዛመድ ጥናት፣ በይሆናል ቦታ ላይ ቀጥተኛ መስመር መንገዶችን ይፈቅዳል፣ ይህም በተለይ ለ በሮቦቲክስ ውስጥ ፍሰት-ማዛመድ ጠቃሚ ነው።

በ Pi-Zero አውድ ውስጥ፣ ፍሰት-ማዛመድ የእይታ-ቋንቋ ሞዴሎችን (VLMs) በመጠቀም ይጀመራል፣ ይህም ፖሊሲዎችን በእውነተኛ ዓለም አቅሞች ላይ ያቆማል። ይህ ውህደት የችሎታ ቁጥጥርን ከ VLM ጋር ያሻሽላል ለፖሊሲ መሻሻል ጠንካራ መነሻ ነጥብ በማቅረብ። ከ DeepMind የመጡ ተመራማሪዎች ይህንን በ Pi-Zeroን በማስተዋወቅ፡ ለሮቦት ቁጥጥር አዲስ አቀራረብ ጽሑፋቸው ውስጥ መርምረዋል፣ የ VLM ማስጀመር ሰፊ የቴሌኦፕሬሽን መረጃ አስፈላጊነትን እንዴት እንደሚቀንስ በማጉላት።

• ተደጋጋሚ የድምፅ ቅነሳ እርምጃዎች ሳይኖሩ ቀልጣፋ የፖሊሲ ትውልድ፣ ለሮቦቶች የ AI ስልጠናን ያፋጥናል።
• ለችሎታ ማስተናገድ ከ VLA ሞዴሎች ጋር እንከን የለሽ ውህደት፣ አጠቃላይ የሮቦት ፖሊሲዎችን ያሻሽላል።
• በተቀነሰ የኮምፒውተር ወጪ አማካኝነት ሊሰፋ የሚችል የሮቦት አሰማራረት፣ በሮቦቲክስ AI ውስጥ ROIን ያሳድጋል።
• ቅድመ-የሰለጠኑ VLMsን በመጠቀም ለሮቦት ፖሊሲዎች የተሻሻለ የመረጃ ስብስብ።

የ Pi-Zero ማዕቀፍ እንደ ሮቦቲክስ ትራንስፎርመር ባሉ ቀደምት ስራዎች ላይ የተመሰረተ ነው፣ በ RT-X: ሮቦቲክስ ትራንስፎርመር ፕሮጀክት ውስጥ እንደሚታየው፣ ከዜሮ-ሾት ትምህርት ሰፋ ያለ ስራዎችን ማስተናገድ የሚችሉ ፖሊሲዎችን ለመፍጠር።

በችሎታ ቁጥጥር ውስጥ የ VLM ማስጀመር ጥቅሞች

በ AI ውስጥ የ VLM ማስጀመር አብዮት በመፍጠር ወሳኝ ሚና ይጫወታል የተካኑ የሮቦት ቁጥጥር። VLMs በብዙ የምስሎች እና የጽሑፍ መረጃዎች ላይ አስቀድሞ በማሰልጠን ለሮቦት ፖሊሲዎች ጠንካራ መሠረት ይሰጣሉ፣ ይህም እንደ ሰው ችሎታ ያላቸውን ነገሮች እንዲረዱ እና እንዲቆጣጠሩ ያስችላቸዋል። ይህ በ OpenAI ምርምር ላይ በግልጽ ይታያል ለሮቦቲክስ ራዕይ-ቋንቋ ሞዴሎች።

አንድ ቁልፍ ጥቅም መቀነስ ነው AI ሮቦት የስልጠና ቅልጥፍና መስፈርቶች. ባህላዊ ዘዴዎች የሮቦት ቴሌኦፕሬሽን ሰዓታት ይፈልጋሉ፣ ነገር ግን በ VLM ማስጀመር፣ ፖሊሲዎች አነስተኛ ተጨማሪ መረጃዎችን በመጠቀም ሊስተካከሉ ይችላሉ። ይህ አካሄድ በ PI-0: ከዜሮ የፖሊሲ መሻሻል ጥናት የተደገፈ ሲሆን ይህም ውስብስብ በሆኑ የማታለል ስራዎች ውስጥ ዜሮ-ሾት ችሎታዎችን ያሳያል.

በተጨማሪም፣ VLM ማስጀመር ያመቻቻል የቴሌኦፕሬሽን ምርጥ ልምዶች ኦፕሬተሮች ሮቦቶችን በበለጠ በተፈጥሮ እንዲመሩ በመፍቀድ። በ እንዳልኩት ሳይሆን እንደምችለው አድርግ፡ ቋንቋን በሮቦቲክ አቅሞች ላይ መመስረት ወረቀት ላይ እንደተገለጸው፣ ይህ በቋንቋ ላይ የተመሰረተ መሠረት ሮቦቱ መመሪያዎችን በትክክል የመከተል ችሎታን ያሳድጋል።

በሮቦቲክስ ውስጥ የ Pi-Zero መተግበሪያዎች እና የጉዳይ ጥናቶች

ለሮቦቲክስ የ Pi-Zero ፍሰት-ማዛመድ ከኢንዱስትሪ አውቶሜሽን እስከ የቤት ውስጥ እርዳታ ድረስ በተለያዩ ሁኔታዎች ውስጥ ጥቅም ላይ ውሏል። ለምሳሌ፣ በተካኑ ማታለያዎች፣ በእነዚህ ፖሊሲዎች የታጠቁ ሮቦቶች እንደ ተሰባሪ ነገሮችን መምረጥ ወይም ክፍሎችን በትክክል መሰብሰብ ያሉ ተግባራትን ማከናወን ይችላሉ። የ Octo: ክፍት ምንጭ አጠቃላይ ሮቦት ፖሊሲ ጥናት ተመሳሳይ አጠቃላይ ችሎታዎችን ያሳያል።

1. የውሂብ ስብስብ፡ ከፍተኛ ጥራት ያለው የሥልጠና መረጃ ለመሰብሰብ VLM-የተጀመሩ ፖሊሲዎችን በመጠቀም ቀልጣፋ የስራ ፍሰቶች።
2. የፖሊሲ ስልጠና፡ ፍሰት-ማዛመድ ትምህርትን ያፋጥናል፣ ይህም ወደ ማሰማራት የሚወስደውን ጊዜ ይቀንሳል።
3. በእውነተኛው ዓለም ማሰማራት፡ ሮቦቶች ሁለገብ፣ ሊላመዱ በሚችሉ ባህሪያት ከፍተኛ ROI ያገኛሉ።
4. ግምገማ፡ መለኪያዎች ለተሻሻለ አያያዝ በVLA ሞዴሎች ላይ የተሻሻለ አፈጻጸም ያሳያሉ።

በቅርቡ በተገኘ ግኝት፣ የGoogle's Pi-Zero፣ በነሱ እንደተሸፈነው የGoogle's Pi-Zero፡ የሮቦት ፖሊሲዎችን አብዮት ማድረግ ብሎግ፣ ፍሰት-ማዛመድ በድርጊት ትውልድ ውስጥ ስርጭት ሞዴሎችን እንዴት እንደሚበልጥ ያሳያል፣ ይህም ወደ ይበልጥ ፈሳሽ እና ተፈጥሯዊ የሮቦት እንቅስቃሴዎች ይመራል።

ችግሮች እና የወደፊት አቅጣጫዎች

ተስፋ ሰጪ ቢሆንም፣ በ AI ሮቦቲክስ ውስጥ ፍሰት-ማዛመድን መተግበር እንደ ስሌት ፍላጎቶች እና የተለያዩ የውሂብ ስብስቦች አስፈላጊነት ያሉ ተግዳሮቶች ያጋጥሙታል። እንደ ለድርጊት ትውልድ ፍሰት-ማዛመድ ከስርጭት ጋር መድረክ ላይ ያለው የወደፊት ምርምር፣ ጠርዝ መሣሪያዎችን ለማመቻቸት ስልተ ቀመሮችን በማመቻቸት እነዚህን ለመፍታት ያለመ ነው።

በተጨማሪም፣ በሮቦት ቴሌኦፕሬሽን ማግኘት በ Pi-Zero ሊለወጥ ይችላል፣ ይህም ይበልጥ ወጪ ቆጣቢ የሥልጠና መስመሮችን ያስችላል። ሮቦቲክስ እያደገ ሲሄድ፣ ከ ለ VLMs Hugging Face Transformers የሚገኙ መሣሪያዎችን ማዋሃድ VLM initialization robotics ን የበለጠ ያሳድጋል።

በ IEEE's ውስጥ ፍሰት-ተዛማጅነት ያላቸው አጠቃላይ ሮቦቶች መነሳት ጎልቶ ይታያል ፍሰት-ተዛማጅነት ያላቸው አጠቃላይ ሮቦቶች መነሳት ዜና፣ ሮቦቶች ያለ ሰፊ ድጋሚ ስልጠና በአዲስ አካባቢዎች በቀላሉ የሚላመዱበትን የወደፊት ሁኔታ ያመለክታል።

Pi-Zeroን በተግባራዊ ሁኔታዎች ውስጥ መተግበር

ለተግባራዊ የሮቦት ኦፕሬሽን መሳሪያዎች፣ Pi-Zero ቀልጣፋ የስራ ፍሰት ያቀርባል። ፖሊሲውን ለማስጀመር በ VLM ማስጀመሪያ ይጀምሩ፣ ከዚያ ለማጣራት ፍሰት-ተዛማጅነትን ይተግብሩ። ይህ ዘዴ በ የፍሰት ተዛማጅነት የPyTorch ትግበራ መመሪያ ውስጥ በዝርዝር ተገልጿል፣ ይህም ለገንቢዎች ተደራሽ ያደርገዋል።

በሮቦቲክስ AI ውስጥ ካለው የኢንቨስትመንት ተመላሽ አንፃር፣ ኩባንያዎች ለሮቦት ፖሊሲዎች የውሂብ አሰባሰብን በመቀነስ ፈጣን ተመላሾችን መጠበቅ ይችላሉ። በ AI ሮቦቲክስ ውስጥ የቅርብ ጊዜ እድገቶች ጽሑፉ እንደነዚህ ያሉት ቅልጥፍናዎች በመስኩ ውስጥ የጅማሬ ፈጠራዎችን እንዴት እንደሚያራምዱ ይወያያል።

• የመጀመሪያውን የፖሊሲ ጥራት ለማሻሻል VLA ሞዴሎችን ለሮቦቶች ይቀበሉ።
• ጠርዝ ጉዳዮች ላይ በማተኮር ለጥሩ ማስተካከያ ቴሌኦፕሬሽንን ይጠቀሙ።
• መደበኛ የውሂብ ስብስቦችን በመጠቀም ከባህላዊ ዘዴዎች ጋር መለኪያ ያድርጉ።
• ሰፋ ያለ ተጽእኖ ለመፍጠር በተለያዩ የሮቦት መድረኮች ላይ ልኬትን ያስፋፉ።

በመጨረሻም፣ Pi-Zero's ለ ሊሰፋ የሚችል የሮቦት ማሰማራት አቀራረብ የላቀ ሮቦቲክስን ለማዳረስ ቃል ገብቷል፣ በ MIT's ውስጥ እንደተዳሰሰው በፍሰት ላይ የተመሰረተ የሮቦት ትምህርት ላይ የ MIT ጥናት።