BridgeData V2: Jeftini robotski podaci u velikom obimu - koje metode učenja imitacijom i offline RL zapravo imaju koristi

U polju robotike i AI koje se brzo razvija, pristup visokokvalitetnim, skalabilnim skupovima podataka ključan je za unapređenje metoda učenja imitacijom i offline učenja s pojačanjem (RL). BridgeData V2 se pojavljuje kao promjena igre, nudeći jeftine robotske podatke u velikom obimu koji osnažuju istraživače i kompanije da treniraju efikasnije modele bez probijanja budžeta. Ovaj članak se bavi načinom na koji BridgeData V2 proširuje svog prethodnika, ističući koje specifične metode učenja imitacijom i offline RL ubiru najviše koristi. Istražit ćemo mjerila u učenju robota, VLA modele u robotici i praktične aspekte poput radnih tokova robotske teleoperacije i efikasnosti prikupljanja podataka za obuku AI. BridgeData V2: Skup podataka za skalabilnu robotsku manipulaciju

Šta je BridgeData V2 i zašto je važan za robotiku

BridgeData V2 je prošireni skup podataka koji se nadovezuje na BridgeData V1 pružajući veću, raznolikiju kolekciju robotskih interakcija prikupljenih od pristupačnih robotskih ruku. Ovaj skup podataka je posebno vrijedan za metode učenja imitacijom i offline učenje s pojačanjem , jer uključuje multimodalne podatke iz stvarnih okruženja. Ključni uvid je da BridgeData V2 omogućava skalabilnu obuku, smanjujući potrebu za skupim hardverom i omogućavajući brzu iteraciju u razvoju modela. NeurIPS 2023: BridgeData V2 kao skup podataka za mjerila

Jedna od istaknutih karakteristika je njegov fokus na jeftino prikupljanje robotskih podataka putem teleoperacije, što demokratizira pristup visokokvalitetnim skupovima podataka za robotiku. Za AI inženjere i kompanije za robotiku, to znači bolji ROI u podacima za obuku robota, jer skup podataka podržava različite zadatke i okruženja, što dovodi do poboljšane generalizacije. BridgeData V2 GitHub repozitorij

• Raznolika okruženja i radnje za robusnu obuku
• Jeftine metode prikupljanja smanjuju barijere
• Podrška za multimodalne podatke u VLA modelima

Proširenje od BridgeData V1

U poređenju s V1, BridgeData V2 nudi znatno više podataka, prikupljenih od jeftinih ruku u različitim okruženjima. Ovo proširenje je detaljno opisano u izvorima poput Procjena algoritama učenja imitacijom na BridgeData V2 studije, pokazujući poboljšane performanse u zadacima manipulacije. Uspon jeftinih skupova podataka u robotici

Metode učenja imitacijom koje imaju koristi od BridgeData V2

Metode učenja imitacijom, poput bihevioralnog kloniranja (BC), vide značajna poboljšanja kada se treniraju na BridgeData V2. Raznolikost skupa podataka u interakcijama u stvarnom svijetu omogućava modelima da se generaliziraju na neviđene zadatke, kao što je istaknuto u mjerilima u učenju robota. Offline učenje s pojačanjem: Pregled i perspektive

Na primjer, BC modeli obučeni na ovim podacima postižu veće stope uspjeha u manipulaciji, zahvaljujući bogatoj raznolikosti radnji i okruženja. Ovo je posebno korisno za kompanije za robotiku koje žele brzo implementirati AI modele. ICLR 2023: Učenje imitacijom s BridgeData

Kao što je prikazano u videu iznad, praktične demonstracije učenja imitacijom s BridgeData V2 otkrivaju njegov utjecaj na robusnost modela.

Bihevioralno kloniranje i dalje

Osim BC, metode poput bihevioralnog kloniranja iz opservacije imaju koristi od bučnih podataka iz stvarnog svijeta, kao što je raspravljano u Bihevioralno kloniranje iz opservacije . Ovo dovodi do boljeg rukovanja pomacima distribucije.

Offline učenje s pojačanjem: Najbolji izvođači s BridgeData V2

Offline RL metode napreduju na BridgeData V2 zbog svoje veličine i kvalitete. Algoritmi poput konzervativnog Q-učenja (CQL) i implicitnog Q-učenja (IQL) pokazuju značajne dobitke, prema Konzervativno Q-učenje za offline RL i Implicitno Q-učenje (IQL) za offline RL studijama.

CQL se ističe u rukovanju suboptimalnim podacima, dok IQL nadmašuje tradicionalni TD3 u offline postavkama, omogućavajući offline RL skalabilnost bez interakcije u stvarnom vremenu.

1. Prikupite podatke putem jeftine teleoperacije
2. Trenirajte offline RL modele na BridgeData V2
3. Implementirajte s poboljšanom generalizacijom

Ove metode osporavaju dominaciju online RL, podudarajući se ili nadmašujući performanse u određenim domenama, kao što je navedeno u Kako BridgeData V2 revolucionira offline RL .

Uporedna mjerila

Mjerila otkrivaju da arhitekture zasnovane na transformatorima u VLA modelima imaju najviše koristi, postižući veće stope uspjeha. Za više informacija, pogledajte Modeli vizije-jezika-akcije za robotiku rad.

VLA modeli u robotici: Integracija s BridgeData V2

Modeli vizije-jezika-akcije (VLA) u robotici dobivaju poboljšane mogućnosti nulte snimke iz multimodalnih podataka BridgeData V2. Ovo premošćuje praznine simulacije u stvarnost, kao što je istraženo u RT-2: Modeli vizije-jezika-akcije .

Strategije implementacije za VLA modele naglašavaju brzu iteraciju, povećavajući ROI u podacima za obuku robota.

Mogućnosti nulte snimke i implementacija

Obučeni VLA modeli demonstriraju robusno izvršavanje zadataka dugog horizonta, podržano hijerarhijskim RL pristupima.

Robotska teleoperacija: Najbolje prakse i efikasnost

Robotska teleoperacija je ključna za jeftin pristup BridgeData V2, smanjujući troškove za 50-70% u poređenju sa simulacijama. Najbolje prakse uključuju modularne cjevovode podataka za skalabilnost, prema Najbolje prakse za efikasnu teleoperaciju .

Za robotske operatere, to znači efikasne radne tokove i mogućnosti za zaradu od robotskih podataka putem platformi poput AY-Robots.

• Koristite pristupačan hardver za prikupljanje podataka
• Implementirajte ljudsku teleoperaciju za raznolikost
• Integrirajte s VLA modelima za implementaciju

Analiza troškova i koristi

Analiza troškova i koristi pokazuje smanjene troškove, idealno za startupove. Pogledajte uvide iz Offline RL: Promjena igre za startupove u robotici .

Skalabilnost i ROI u podacima za obuku robota

BridgeData V2 poboljšava skalabilnost robotskih podataka, omogućavajući terabajte podataka s minimalnom infrastrukturom. Ovo optimizira raspodjelu resursa za učenje s više zadataka.

Startupovi mogu postići veći ROI iskorištavanjem ovog skupa podataka za offline RL prednosti, kao što je raspravljano u Zakoni skaliranja za robotiku i prikupljanje podataka .

Proširenje podataka i robusnost modela

Uključivanje proširenja podataka na BridgeData V2 poboljšava robusnost za rubne slučajeve, posebno u zadacima manipulacije.

Ovo je ključno za implementaciju u stvarnom svijetu, premošćujući praznine u podacima za obuku AI za robote.

Hijerarchijski RL pristupi

Politike visokog nivoa naučene putem imitacije imaju koristi od veličine, što dovodi do robusnog izvršavanja, prema Učenje imitacijom s više zadataka s BridgeData .

Izazovi i budući pravci

Iako BridgeData V2 rješava mnoge probleme, izazovi ostaju u rukovanju ekstremnim pomacima distribucije. Budući rad može se fokusirati na integraciju s alatima poput Robotski operativni sistem (ROS) za teleoperaciju .

Sve u svemu, to je ključni resurs za unapređenje skupova podataka za robotiku i offline RL skalabilnost.

Razumijevanje utjecaja BridgeData V2 na metode učenja imitacijom

BridgeData V2 predstavlja značajan napredak u polju skupova podataka za robotiku, nudeći jeftine robotske podatke u velikom obimu koji mogu transformirati način na koji pristupamo metodama učenja imitacijom. Ovaj skup podataka, koji su razvili istraživači u Googleu, pruža ogromnu kolekciju podataka robotske teleoperacije, omogućavajući AI modelima da nauče složene zadatke manipulacije bez potrebe za skupim simulacijama visoke vjernosti. Prema detaljnom članku iz Google Robotics , BridgeData V2 uključuje preko 60.000 putanja u različitim okruženjima, što ga čini idealnim resursom za obuku modela vizije-jezika-akcije (VLA) u robotici.

Jedna od ključnih prednosti BridgeData V2 je njegov naglasak na offline učenju s pojačanjem (RL), gdje algoritmi mogu učiti iz unaprijed prikupljenih podataka bez interakcije u stvarnom vremenu. Ovaj pristup rješava izazove skalabilnosti robotskih podataka, jer tradicionalne metode često zahtijevaju kontinuirano online prikupljanje podataka, što je i dugotrajno i skupo. Iskorištavanjem BridgeData V2, istraživači su primijetili poboljšanja u metodama učenja imitacijom, posebno u zadacima koji uključuju višestepeno rezonovanje i generalizaciju na nove scenarije.

• Poboljšana raznolikost podataka: BridgeData V2 uključuje podatke s više robotskih platformi, poboljšavajući robusnost modela.
• Isplativo prikupljanje: Koristi efikasne radne tokove robotske teleoperacije za prikupljanje podataka po djeliću cijene simuliranih okruženja.
• Mogućnosti mjerila: Služi kao standard za procjenu offline RL metoda na zadacima robotike u stvarnom svijetu.

Za one koji su zainteresirani za dublje zaranjanje, originalna studija na arXiv mjeri različite algoritme učenja imitacijom, pokazujući da metode poput konzervativnog Q-učenja rade izuzetno dobro s ovim skupom podataka.

Offline RL prednosti i skalabilnost s BridgeData V2

Offline RL skalabilnost je kritični faktor u unapređenju podataka za obuku AI za robote. BridgeData V2 demonstrira impresivan ROI u podacima za obuku robota dopuštajući modelima da se skaliraju s minimalnim dodatnim resursima. Post na blogu s BAIR ističe kako ovaj skup podataka revolucionira offline RL pružajući podatke iz stvarnog svijeta koji nadmašuju mnoge sintetičke alternative.

Strategije implementacije za VLA modele u robotici su uvelike poboljšane BridgeData V2. Ovi modeli, koji integriraju viziju, jezik i akciju, imaju koristi od bogatih najboljih praksi teleoperacije skupa podataka, omogućavajući bolje performanse u nestrukturiranim okruženjima. Kao što je navedeno u studiji o VLA modelima , uključivanje BridgeData V2 dovodi do superiorne generalizacije u zadacima.

Mjerila i arhitekture modela za RL koristeći BridgeData V2

Mjerila u učenju robota su bitna za usporedbu različitih pristupa, a BridgeData V2 služi kao temelj za takve procjene. Dostupnost skupa podataka na platformama poput Hugging Face omogućava istraživačima jednostavan pristup za testiranje arhitektura modela za RL.

1. Preuzmite skup podataka iz službenog repozitorija.
2. Prethodno obradite podatke koristeći priložene skripte za kompatibilnost s popularnim okvirima.
3. Trenirajte modele na podskupovima za procjenu offline RL prednosti.
4. Usporedite rezultate s utvrđenim mjerilima.

Efikasnost prikupljanja podataka za robotiku je još jedno područje u kojem BridgeData V2 blista. Fokusiranjem na jeftine robotske podatke, demokratizira pristup visokokvalitetnom prikupljanju podataka za obuku AI. Uvidi iz DeepMindovog bloga naglašavaju važnost skalabilnih skupova podataka u zarađivanju od robotskih podataka putem poboljšanih ishoda učenja.

U smislu specifičnih aplikacija, BridgeData V2 je bio instrumentalan u unapređenju skupova podataka za robotsku teleoperaciju. IEEE studija o jeftinoj teleoperaciji detaljno opisuje radne tokove koji se savršeno usklađuju s dizajnom skupa podataka, promovirajući najbolje prakse u prikupljanju podataka.

Studije slučaja i primjene u stvarnom svijetu

Nekoliko studija slučaja ilustrira praktične prednosti BridgeData V2. Na primjer, u CoRL 2023 procjeni , istraživači su primijenili offline RL metode na zadatke manipulacije, postižući do 20% bolje stope uspjeha u poređenju s prethodnim skupovima podataka.

Nadalje, integracija BridgeData V2 s alatima poput TensorFlow skupovi podataka pojednostavljuje radni tok za AI inženjere, potičući inovacije u robotici.

Budući pravci i ROI u podacima za obuku robota

Gledajući unaprijed, ROI u podacima za obuku robota koje pruža BridgeData V2 sugerira obećavajuće buduće pravce. Kako se podaci za obuku AI za robotiku nastavljaju razvijati, skupovi podataka poput ovog igrat će ključnu ulogu u tome da napredna robotika postane dostupna. VentureBeat članak raspravlja o tome kako BridgeData V2 demokratizira robotsku AI, potencijalno dovodeći do širokog usvajanja u industrijama kao što su proizvodnja i zdravstvo.

Da bi se maksimizirale koristi, praktičari bi se trebali fokusirati na kombiniranje BridgeData V2 s novim tehnikama u offline RL. Na primjer, rad o konzervativnom Q-učenju pruža temeljne uvide koji se dobro slažu sa strukturom skupa podataka, poboljšavajući ukupne performanse.