RT-2 از Google DeepMind: چگونه این مدل دیداری-زبانی-عملی، یادگیری ربات را متحول می‌کند

مقدمه‌ای بر RT-2

RT-2، توسعه یافته توسط Google DeepMind، یک مدل دیداری-زبانی-عملی (VLA) پیشگامانه است که نشان‌دهنده پیشرفت چشمگیری در هوش مصنوعی برای رباتیک است. این مدل به ربات‌ها امکان می‌دهد ورودی‌های بصری را پردازش کنند، دستورات زبان طبیعی را درک کنند و اقدامات دقیقی را انجام دهند، و پلی یکپارچه بین هوش مصنوعی دیجیتال و عملیات ربات فیزیکی ایجاد می‌کند.

• RT-2 به عنوان یک پیشرفت بزرگ، یادگیری ربات را با اجازه دادن به سیستم‌ها برای یادگیری از مجموعه‌های داده وسیع از تصاویر، متن و اقدامات، بهبود می‌بخشد و سازگاری ربات‌ها با محیط‌های جدید را آسان‌تر می‌کند. به عنوان مثال، در پلتفرم AY-Robots، اپراتورهای از راه دور می‌توانند از مدل‌های الهام گرفته از RT-2 برای آموزش ربات‌ها برای کارهایی مانند دستکاری اشیاء استفاده کنند، جایی که ربات یاد می‌گیرد اقلام را بر اساس دستورالعمل‌های کلامی شناسایی و بردارد.
• RT-2 دید را برای درک محیط، زبان را برای تفسیر دستورات و عمل را برای اجرای دنیای واقعی ترکیب می‌کند و منجر به افزایش کارایی یادگیری می‌شود. یک مثال عملی، رباتی است که بسته‌ها را در یک انبار مرتب می‌کند. از دید برای تشخیص اقلام، از زبان برای درک معیارهای مرتب‌سازی و از عمل برای قرار دادن صحیح آنها استفاده می‌کند، که همه از طریق جمع‌آوری داده‌ها در پلتفرم‌هایی مانند AY-Robots ساده می‌شوند.
• RT-2 با پل زدن بین مدل‌های هوش مصنوعی و کاربردهای دنیای واقعی، انتقال دانش از محیط‌های شبیه‌سازی شده به ربات‌های فیزیکی را تسهیل می‌کند و زمان آموزش را کاهش می‌دهد. در AY-Robots، این بدان معناست که اپراتورهای از راه دور می‌توانند داده‌های آموزشی با کیفیت بالا را از راه دور جمع‌آوری کنند و ربات‌ها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده‌ای مانند پیمایش مسیرهای پر از مانع را با حداقل تنظیمات در محل انجام دهند.

مدل دیداری-زبانی-عملی (VLA) چیست؟

مدل دیداری-زبانی-عملی (VLA) یک معماری پیشرفته هوش مصنوعی است که سه جزء اصلی را ادغام می‌کند: پردازش دید برای تفسیر داده‌های بصری، درک زبان برای درک ورودی‌های متنی یا کلامی و اجرای عمل برای انجام وظایف فیزیکی. این رویکرد جامع به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس داده‌های چندوجهی تصمیم‌گیری کنند و از مدل‌های سنتی هوش مصنوعی که اغلب فقط یک نوع ورودی را مدیریت می‌کنند، فراتر روند.

• در هسته خود، یک مدل VLA مانند RT-2 از شبکه‌های عصبی برای پردازش تصاویر از طریق بینایی کامپیوتری، تجزیه زبان از طریق پردازش زبان طبیعی و تولید اقدامات از طریق یادگیری تقویتی استفاده می‌کند. به عنوان مثال، در آموزش ربات در پلتفرم AY-Robots، یک مدل VLA می‌تواند دستوری مانند 'سیب قرمز را بردار' را بگیرد و از دید برای مکان‌یابی آن، از زبان برای تأیید دستورالعمل و از عمل برای گرفتن آن استفاده کند.
• مدل‌های VLA با فعال کردن یادگیری سرتاسری از منابع داده متنوع، به جای پردازش مجزا، با هوش مصنوعی سنتی تفاوت دارند. مدل‌های سنتی ممکن است به ماژول‌های جداگانه برای دید و زبان نیاز داشته باشند که منجر به ناکارآمدی می‌شود، در حالی که VLA آنها را برای سازگاری سریع‌تر ادغام می‌کند. در AY-Robots، این در جلسات اپراتوری از راه دور مشهود است، جایی که اپراتورها داده‌هایی را جمع‌آوری می‌کنند که مدل‌های VLA را برای مدیریت تغییرات بی‌درنگ، مانند تغییر شرایط نوری در طول تشخیص اشیاء، آموزش می‌دهد.
• در عمل برای آموزش ربات و جمع‌آوری داده‌ها، مدل‌های VLA در سناریوهایی مانند رانندگی خودکار یا کمک جراحی عالی هستند. به عنوان مثال، با استفاده از AY-Robots، اپراتورهای از راه دور می‌توانند یک بازوی رباتیک را از راه دور کنترل کنند تا وظایف ظریفی را انجام دهد، و مدل VLA از داده‌ها برای بهبود خودمختاری آینده یاد می‌گیرد و مجموعه‌های داده آموزشی با دقت بالا را برای عملکرد بهتر تضمین می‌کند.

RT-2 چگونه کار می‌کند: تجزیه و تحلیل فنی

معماری RT-2 بر پایه یک ترانسفورماتور ساخته شده است که ورودی‌های دید، زبان و عمل را به طور همزمان پردازش می‌کند و امکان یادگیری و تصمیم‌گیری کارآمد در سیستم‌های رباتیک را فراهم می‌کند.

• مکانیسم‌های کلیدی شامل یک رمزگذار مشترک برای داده‌های دید و زبان است که به دنبال آن یک رمزگشا قرار دارد که توالی‌های عمل را خروجی می‌دهد. این تنظیمات RT-2 را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده را با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده که بر روی مجموعه‌های داده رباتیک تنظیم شده‌اند، انجام دهد و آن را برای پلتفرم‌هایی مانند AY-Robots که جمع‌آوری داده‌ها در آن کلیدی است، ایده‌آل می‌کند.
• ادغام از طریق یک شبکه عصبی یکپارچه رخ می‌دهد که پردازش دید (به عنوان مثال، شناسایی اشیاء از فیدهای دوربین)، درک زبان (به عنوان مثال، تفسیر دستورات کاربر) و اجرای عمل (به عنوان مثال، کنترل موتورها برای حرکت) را ترکیب می‌کند. یک مثال عملی در AY-Robots آموزش یک ربات برای مونتاژ قطعات است. این مدل از دید برای تشخیص اجزا، از زبان برای پیروی از دستورالعمل‌های مونتاژ و از عمل برای انجام دقیق کار استفاده می‌کند.
• جمع‌آوری داده در مقیاس بزرگ برای آموزش RT-2 بسیار مهم است و شامل میلیون‌ها نمونه از تعاملات دنیای واقعی است. در AY-Robots، اپراتورهای از راه دور با ارائه داده‌های حاشیه‌نویسی شده در طول جلسات مشارکت می‌کنند، که به اصلاح مدل و بهبود تعمیم آن کمک می‌کند، مانند آموزش ربات‌ها برای سازگاری با اشیاء جدید بدون آموزش مجدد گسترده.

انقلابی در یادگیری ربات با RT-2

RT-2 در حال تغییر نحوه یادگیری و سازگاری ربات‌ها است و سطوح بی‌سابقه‌ای از انعطاف‌پذیری و کارایی را در رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

• RT-2 سازگاری ربات را با اجازه دادن به یادگیری سریع از نمایش‌ها و اصلاحات، بهبود می‌بخشد و تصمیم‌گیری را در محیط‌های پویا افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، در تولید، یک ربات با استفاده از RT-2 می‌تواند بر اساس داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از طریق ابزارهای اپراتوری از راه دور AY-Robots، با تغییرات خط مونتاژ سازگار شود.
• اپراتورهای از راه دور از RT-2 با دسترسی به ابزارهایی که جمع‌آوری داده با کیفیت بالا را ساده می‌کنند، کاهش خطاها و تسریع چرخه‌های آموزشی، بهره می‌برند. در AY-Robots، این بدان معناست که اپراتورها می‌توانند ربات‌ها را از راه دور از طریق وظایف راهنمایی کنند، و مدل به طور خودکار داده‌ها را برای اصلاح رفتارها، مانند بهبود قدرت گرفتن برای دست زدن به اشیاء ظریف، ادغام می‌کند.
• مثال‌های دنیای واقعی شامل RT-2 است که ربات‌ها را در مراقبت‌های بهداشتی قادر می‌سازد تا در مراقبت از بیمار کمک کنند، مانند آوردن داروها بر اساس دستورات صوتی، و AY-Robots جمع‌آوری داده‌ها را برای افزایش کارایی و ایمنی در این برنامه‌ها تسهیل می‌کند.

کاربردها در رباتیک و هوش مصنوعی

قابلیت‌های RT-2 در صنایع مختلف گسترش می‌یابد و نوآوری را در همکاری انسان و ربات و رباتیک مبتنی بر داده هدایت می‌کند.

• در تولید، RT-2 به مونتاژ خودکار و کنترل کیفیت کمک می‌کند. در مراقبت‌های بهداشتی، از ربات‌های جراحی پشتیبانی می‌کند. و در سیستم‌های خودمختار، ناوبری را افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، در AY-Robots، اپراتورهای از راه دور از RT-2 برای آموزش ربات‌ها برای اتوماسیون انبار استفاده می‌کنند و سرعت و دقت را بهبود می‌بخشند.
• AY-Robots از RT-2 برای همکاری یکپارچه انسان و ربات استفاده می‌کند و به اپراتورهای از راه دور اجازه می‌دهد تا بر وظایف نظارت داشته باشند در حالی که مدل تصمیمات معمول را مدیریت می‌کند، مانند سناریوهای واکنش به فاجعه که در آن ربات‌ها مناطق خطرناک را بر اساس ورودی‌های اپراتور پیمایش می‌کنند.
• چالش‌هایی مانند حریم خصوصی داده‌ها و سوگیری مدل در پیاده‌سازی مدل‌های VLA را می‌توان از طریق پروتکل‌های داده ایمن در AY-Robots برطرف کرد و آموزش اخلاقی و راه‌حل‌هایی را برای سازگاری بی‌درنگ در رباتیک مبتنی بر داده تضمین کرد.

پیامدهای آینده و چالش‌ها

از آنجایی که RT-2 راه را برای هوش مصنوعی پیشرفته در رباتیک هموار می‌کند، فرصت‌ها و مسئولیت‌هایی را برای توسعه اخلاقی به همراه دارد.

• پیشرفت‌های بالقوه شامل ربات‌های خودمختارتر برای استفاده روزمره است که ناشی از توانایی RT-2 برای یادگیری از حداقل داده است، که AY-Robots می‌تواند از طریق ویژگی‌های گسترده اپراتوری از راه دور برای کاربران جهانی افزایش دهد.
• ملاحظات اخلاقی شامل اطمینان از جمع‌آوری داده‌های منصفانه و اجتناب از سوگیری‌ها است، که AY-Robots با مجموعه‌های داده ناشناس و فرآیندهای آموزش هوش مصنوعی شفاف برای حفظ اعتماد در کاربردهای رباتیک به آن می‌پردازد.
• AY-Robots می‌تواند از RT-2 برای بهبود تجربیات اپراتور از راه دور با ادغام مدل‌های VLA برای کنترل‌های بصری، مانند دستورات فعال شده با صدا، استفاده کند و آموزش ربات از راه دور را در دسترس‌تر و کارآمدتر کند.

نتیجه‌گیری: مسیر پیش رو

به طور خلاصه، RT-2 توسط Google DeepMind با ادغام دید، زبان و عمل، یادگیری ربات را متحول می‌کند، نوآوری را در رباتیک هوش مصنوعی تقویت می‌کند و راه‌های جدیدی را برای کاربردهای عملی باز می‌کند.

• تاثیر این مدل در توانایی آن برای افزایش سازگاری، کارایی و همکاری نهفته است، همانطور که از طریق پلتفرم‌هایی مانند AY-Robots برای جمع‌آوری موثر داده‌های آموزشی نشان داده شده است.
• ما خوانندگان را تشویق می‌کنیم تا AY-Robots را برای آموزش عملی رباتیک بررسی کنند، جایی که می‌توانید قابلیت‌های مشابه RT-2 را در سناریوهای دنیای واقعی تجربه کنید.
• با تکامل مدل‌های VLA، آینده رباتیک نوید ادغام بیشتر با فعالیت‌های انسانی را می‌دهد و خواستار پیشرفت‌های اخلاقی و اکتشافات مداوم در پلتفرم‌هایی مانند AY-Robots است.