RoboTurk: Краудсорсинг учење на роботи преку далечинска телеоперација

Вовед во RoboTurk и роботско учење преку краудсорсинг

RoboTurk го трансформира пејзажот на роботското учење преку искористување на краудсорсингот преку далечинско телеоперирање. Оваа иновативна платформа им овозможува на корисниците од целиот свет да контролираат роботи преку интуитивни веб интерфејси, собирајќи огромни количини на податоци за обука на вештачката интелигенција во роботиката. Со решавање на тесното грло на експертски демонстрации во учењето преку имитација, RoboTurk овозможува скалабилно собирање на податоци што е од суштинско значење за развивање на робустни роботски политики. Како што е нагласено во клучна студија од Стенфорд, платформата користи стриминг со ниска латентност за да собере висококвалитетни податоци за задачи за манипулација, што резултира со множества на податоци за редови на големина поголеми од традиционалните методи. Учење вешта манипулација од субоптимални експерти

За истражувачите на роботика и инженерите за вештачка интелигенција, RoboTurk нуди пристап што ги менува правилата на играта за учење преку имитација на роботи. Тој го демократизира пристапот до разновидни, краудсорсирани множества на податоци, кои се клучни за обука на модели за визуелен јазик-акција (VLA). Овие модели комбинираат CNN основи за визуелна обработка со трансформатори за предвидување на дејства, обучени преку клонирање на однесувањето. Според увидите од официјалната веб-страница на RoboTurk , овој метод значително ја подобрува генерализацијата во роботски задачи како што се фаќање и редење предмети. RoboTurk GitHub складиште

Моќта на далечинското телеоперирање во роботиката

Роботиката за далечинско телеоперирање им овозможува на операторите да контролираат роботи оддалеку, намалувајќи ја потребата од експерти на лице место и овозможувајќи 24/7 собирање податоци. Архитектурата на RoboTurk поддржува поставки со повеќе роботи, олеснувајќи паралелно собирање податоци и намалување на трошоците. студија за скалирање на роботски надзор открива дека овој пристап може ефикасно да акумулира стотици часови податоци. Што не треба да биде контрастивно во контрастивното учење

Една од клучните предности е интеграцијата на елементи на гејмификација во апликацијата, што го зголемува ангажманот и задржувањето на корисниците. Ова води до пониски трошоци по податок, што ја прави идеална за роботски стартапи кои сакаат да подигнат AI модели без големи инвестиции. Како што е дискутирано во објава на BAIR блог , RoboTurk обезбедува повратни информации во реално време, подобрувајќи ја верноста на податоците во споредба со платформи како Amazon Mechanical Turk. Истражувачите од Стенфорд развиваат платформа за crowdsourcing за роботско учење

• Скалебилно собирање податоци преку веб и мобилни интерфејси
• Висококвалитетни crowdsourced датасети за обука на AI
• Подобрен ROI преку економична телеоперација

Клучни сознанија за методите за собирање податоци и обука на RoboTurk

RoboTurk овозможува скалебилно собирање на податоци за роботи со тоа што им овозможува на далечинските корисници да телеоперираат со роботи, решавајќи ги предизвиците во учењето за имитација зависно од експерти. Резултатите покажуваат дека политиките обучени на податоци од RoboTurk постигнуваат 20-30% повисоки стапки на успех на задачи како што се фаќање и редење, според анкета за crowdsourcing роботско учење . RT-2: Модели за визија-јазик-акција го пренесуваат веб знаењето на Ro

Платформата користи VLA модели во телеоперација, каде што архитектурите за визија-јазик-акција како RT-1 покажуваат робусност на варијациите на животната средина. Методите за обука вклучуваат DAgger за интерактивно рафинирање и зголемување на податоците за да се справи со варијабилноста во crowdsourced податоците. Сознанија од RT-1 студија ги истакнуваат подобрените можности за нулта снимка во нови задачи. Crowdsourcing во роботиката

Предизвици и решенија во краудсорсинг на податоци за обука на вештачка интелигенција

Додека краудсорсинг обуката за вештачка интелигенција нуди скалабилност, се појавуваат предизвици како контрола на квалитетот на податоците. RoboTurk користи алгоритми за откривање аномалии засновани на ентропија на дејствување за да ги филтрира бучните траектории. Една RoboNet студија ја нагласува важноста на таквите мерки за одржување на интегритетот на множеството податоци. Прави како што правам, а не како што велам: Засновање на јазикот во роботската достапност

Идните насоки вклучуваат интегрирање на зајакнувачко учење со краудсорсинг телеоперација за итеративно рафинирање на политиките, поврзувајќи ги парадигмите на имитација и RL. Ова може да ги забрза каналите за учење на роботи до 10 пати, како што е наведено во TechCrunch статија . Dex-Net 4.0: Длабоко фаќање со паралелна вилица

Стратегии за распоредување и ROI во телеоперација на роботи

Стратегиите за распоредување на RoboTurk вклучуваат интегрирање со хардвер како што се рацете Sawyer или Baxter, фокусирајќи се на стриминг со ниска латентност за да се минимизираат доцнењата. Ова го подобрува ангажманот на корисниците и квалитетот на податоците. За компаниите за роботика, хибридните распоредувања кои комбинираат далечинско и собирање на лице место ги оптимизираат ресурсите, според IRIS студија .

ROI во телеоперација на роботи е евидентен преку побрзи циклуси на итерација, намалувајќи го времето на развој од месеци на недели. Стартапите можат да го искористат RoboTurk за да заработат во собирање податоци за роботи со монетизирање на придонесите на операторите. Една IEEE Spectrum статија дискутира за тоа како ова го демократизира пристапот до разновидни збирки на податоци.

Најдобри практики за телеоперација и можности за заработка

Најдобрите практики за телеоперација вклучуваат интуитивни контроли и повратни информации во реално време за да се максимизира ефикасноста. Операторите на роботи можат да заработат со учество во задачи за собирање податоци, претворајќи го crowdsourcing-от во одржлив извор на приход. Согледувања од DAgger paper покажуваат како интерактивното подобрување ги подобрува резултатите.

1. Поставете стриминг со ниска латенција за беспрекорна контрола
2. Имплементирајте гемификација за да го зголемите задржувањето
3. Користете откривање на аномалии за обезбедување квалитет
4. Интегрирајте со VLA модели за напредна обука

Како заклучок, пристапот на RoboTurk кон crowdsourced AI податоци за обука е клучен за скалабилно учење на роботи. Со овозможување на глобално учество, тој ја подобрува генерализацијата на моделот и нуди значителен ROI за роботските потфати. Истражете повеќе на crowdsourced data article и размислете за усвојување слични стратегии за вашите проекти.

Често поставувани прашања

Извори и дополнително читање

Технологијата зад RoboTurk

RoboTurk користи напредни техники за далечинско телеуправување за да овозможи собирање податоци од толпата за учење преку имитација на робот. Развиена од истражувачи на Универзитетот Стенфорд, оваа платформа им овозможува на корисниците од целиот свет да контролираат роботи од далечина преку нивните паметни телефони или компјутери, генерирајќи висококвалитетни збирки на податоци за обука на вештачка интелигенција.

Во својата основа, RoboTurk користи комбинација од веб-базирани интерфејси и стриминг во реално време за да овозможи беспрекорни интеракции. Според {"type":"linktext","content":["https://arxiv.org/abs/1811.02790","студија за RoboTurk"]} , системот поддржува повеќе корисници истовремено, зголемувајќи го собирањето на збирки на податоци од толпата ефикасно.

• Видео стриминг со ниска латентност за контрола во реално време
• Интуитивни кориснички интерфејси за не-експерти
• Автоматизирано поставување задачи и анотација на податоци
• Интеграција со канали за машинско учење за итна употреба во обуката

Оваа технологија не само што го демократизира пристапот до роботски хардвер, туку и го решава проблемот со недостиг на податоци во обуката за вештачка интелигенција за роботика. Со crowdsourcing демонстрации, RoboTurk има собрано стотици часови податоци за манипулација, како што е детално опишано во {"type":"linktext","content":["https://proceedings.mlr.press/v100/mandlekar19a.html","Scaling Robot Supervision paper"]}.

Примени на RoboTurk во модерната роботика

Пристапот на RoboTurk има длабоки импликации за VLA моделите во телеоперација, каде што моделите за вид-јазик-акција како RT-1 и RT-2 имаат корист од разновидните податоци генерирани од луѓе. На пример, {"type":"linktext","content":["https://openreview.net/forum?id=SkjvoCJYDS","RT-1 study"]} ги истакнува како crowdsourced телеоперациските податоци го подобруваат реалниот роботски контрола.

Во пракса, RoboTurk овозможува прилагодливо собирање на податоци за роботи, што го прави возможно да се обучуваат роботи за задачи кои инаку би барале скапи експерти на лице место. Вести како {"type":"linktext","content":["https://techcrunch.com/2018/11/07/stanford-unveils-roboturk-a-crowdsourcing-platform-for-robot-learning/","TechCrunch"]} го покриваа неговиот потенцијал да ја револуционизира роботското учење.

Најдобри практики за имплементирање на далечинска телеоперација

За да се максимизира ROI во роботска телеоперација, организациите треба да ги следат најдобрите практики за телеоперација. Ова вклучува обезбедување на робусни мрежни врски и давање јасни инструкции на работниците од толпата.

1. Изберете соодветен хардвер за операции со ниска латентност
2. Дизајнирајте кориснички интерфејси за да ги минимизирате грешките
3. Имплементирајте механизми за контрола на квалитетот за валидација на податоците
4. Анализирајте ги собраните податоци за пристрасности и повторувајте ги задачите

Стратегиите за распоредување на RoboTurk често вклучуваат инфраструктури базирани на облак, како што е дискутирано во {"type":"linktext","content":["https://github.com/StanfordVL/robotturk","RoboTurk GitHub складиште"]}. Дополнително, интегрирањето со алатки како оние од {"type":"linktext","content":["https://ai.googleblog.com/2022/12/rt-1-robotics-transformer-for-real.html","Google AI Blog"]} може да го подобри тренирањето на моделот.

Можност за заработка во собирање податоци од роботи преку краудсорсинг

Учесниците во RoboTurk можат да се вклучат во заработка во собирање податоци од роботи преку давање демонстрации. Овој модел ги стимулира висококвалитетните придонеси, слично на други платформи за обука на вештачка интелигенција преку краудсорсинг.

Студиите како онаа за {"type":"linktext","content":["https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2020.00055/full","Телеоперација и Краудсорсинг"]} ги нагласуваат економските аспекти, покажувајќи како далечинските работници можат да придонесат за собирање податоци за учење на роботи додека заработуваат компензација.

Предизвици и идни насоки

И покрај своите предности, краудсорсингот во роботиката се соочува со предизвици како што се варијабилноста на квалитетот на податоците и етичките размислувања. {"type":"linktext","content":["https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370221000862","Студијата за краудсорсинг во роботиката"]} ги истакнува можностите и пречките во оваа област.

Гледајќи напред, достигнувањата во роботиката за далечинско телеуправување би можеле да интегрираат повеќе помош од вештачката интелигенција, намалувајќи го товарот на човечките оператори и подобрувајќи ја ефикасноста во генерирањето на краудсорсирани податоци за обука на вештачката интелигенција.

Придобивки од краудсорсингот во учењето на роботи

Краудсорсингот ја револуционизираше областа на учењето на роботи со овозможување собирање на огромни количини на податоци од различни учесници. Платформи како RoboTurk го користат далечинското телеуправување за да соберат висококвалитетни демонстрации за учење преку имитација на роботи. Овој пристап ги решава проблемите со скалабилноста во традиционалните методи за собирање податоци, овозможувајќи создавање на обемни краудсорсирани множества на податоци кои го подобруваат тренирањето на вештачката интелигенција за роботика.

• Разновидни извори на податоци: Придонесите од глобалните корисници обезбедуваат разновидни сценарија и техники.
• Економичност: Ја намалува потребата од скапи лабораториски поставки со дистрибуирање на задачите од далечина.
• Прилагодливост: Овозможува собирање на стотици часови податоци брзо, како што е нагласено во
• .
• Подобрена генерализација: Изложеноста на повеќе човечки оператори им помага на роботите да научат робусно однесување.

Една клучна предност е интеграцијата со напредни модели како што се VLA модели во телеоперација , кои комбинираат визија, јазик и акција за поинтуитивна контрола. Ова не само што го забрзува собирањето на скалабилни роботски податоци туку и го подобрува квалитетот на crowdsourced AI податоци за обука.

Како RoboTurk ја олеснува далечинската телеоперација

RoboTurk работи преку кориснички интерфејс каде што учесниците можат да контролираат роботи преку веб прелистувачи, правејќи ја далечинската телеоперациска роботика достапна за не-експерти. Платформата поддржува задачи како манипулација со предмети, каде што корисниците даваат демонстрации кои се користат за собирање податоци за учење на роботи. Според истражувањето на Стенфорд , овој метод ефикасно го зголеми надзорот на стотици часови.

Имплементирањето на RoboTurk вклучува најдобри практики како што се обезбедување врски со ниска латентност и давање јасни упатства на корисниците. Ова води до висок ROI во роботска телеоперација , бидејќи цената по час на податоци е значително пониска од традиционалните методи. Понатаму, најдобрите практики за телеоперација нагласуваат механизми за повратни информации за подобрување на перформансите на корисниците.

Апликации и студии на случај

RoboTurk е применет во различни сценарија, вклучувајќи обука на роботи за задачи за вешто манипулирање. Значаен случај е неговата употреба во развојот на податоци од crowdsourcing за обука на роботска манипулација , каде што разновидните човечки инпути помагаат да се надминат субоптималните експертски ограничувања, како што е дискутирано во поврзани студии.

1. Фаза на собирање податоци: Корисниците телеоперираат со роботи за да извршуваат задачи.
2. Курирање на збир на податоци: Анотации и филтрирање за квалитет.
3. Обука на модел: Користење алгоритми за учење преку имитација како DAgger.
4. Распоредување: Интегрирање со роботи од реалниот свет за тестирање.

Влијанието на платформата се проширува на можностите за заработка за учесниците, со модели за заработка во собирањето податоци за роботи . Студиите покажуваат дека пристапите од crowdsourcing можат да постигнат споредливи резултати со експертските податоци по дел од цената, промовирајќи стратегии за распоредување за RoboTurk.

Идни изгледи

Гледајќи напред, достигнувањата во AI обука за роботика веројатно ќе вклучат пософистицирани техники за crowdsourcing. Интегрирањето со модели како RT-2 дополнително би можело да го подобри AI обуката од crowdsourcing , правејќи го учењето на роботите поефикасно и пораспространето.