RT-2 від Google DeepMind: Як ця модель зору-мови-дії трансформує навчання роботів

Вступ до RT-2

RT-2, розроблена Google DeepMind, є новаторською моделлю зору-мови-дії (VLA), яка знаменує собою значний прогрес у сфері штучного інтелекту для робототехніки. Ця модель дозволяє роботам обробляти візуальні вхідні дані, розуміти команди природною мовою та виконувати точні дії, створюючи плавний міст між цифровим AI та фізичними операціями роботів.

• Як прорив, RT-2 покращує навчання роботів, дозволяючи системам навчатися на великих наборах даних зображень, тексту та дій, що полегшує адаптацію роботів до нових середовищ. Наприклад, на платформі AY-Robots телеоператори можуть використовувати моделі, натхненні RT-2, для навчання роботів таким завданням, як маніпулювання об’єктами, де робот вчиться ідентифікувати та піднімати предмети на основі усних інструкцій.
• RT-2 поєднує зір для сприйняття навколишнього середовища, мову для інтерпретації команд і дію для виконання в реальному світі, що призводить до підвищення ефективності навчання. Практичним прикладом є робот, який сортує пакунки на складі; він використовує зір для виявлення предметів, мову для розуміння критеріїв сортування та дію для правильного їх розміщення, і все це оптимізовано за допомогою збору даних на платформах, таких як AY-Robots.
• У поєднанні моделей AI з реальними застосуваннями RT-2 полегшує передачу знань із змодельованих середовищ фізичним роботам, скорочуючи час навчання. На AY-Robots це означає, що телеоператори можуть збирати високоякісні навчальні дані віддалено, дозволяючи роботам виконувати складні завдання, такі як навігація шляхами, заповненими перешкодами, з мінімальними коригуваннями на місці.

Що таке модель зору-мови-дії (VLA)?

Модель зору-мови-дії (VLA) — це передова архітектура штучного інтелекту, яка інтегрує три ключові компоненти: обробку зору для інтерпретації візуальних даних, розуміння мови для розуміння текстових або усних вхідних даних і виконання дій для виконання фізичних завдань. Цей цілісний підхід дозволяє роботам приймати рішення на основі мультимодальних даних, що значно перевершує традиційні моделі AI, які часто обробляють лише один тип вхідних даних.

• В основі моделі VLA, як-от RT-2, лежать нейронні мережі для обробки зображень за допомогою комп’ютерного зору, розбору мови за допомогою обробки природної мови та генерування дій за допомогою навчання з підкріпленням. Наприклад, під час навчання роботів на платформі AY-Robots модель VLA може прийняти команду на кшталт «Підніміть червоне яблуко» та використовувати зір, щоб знайти його, мову, щоб підтвердити інструкцію, і дію, щоб схопити його.
• Моделі VLA відрізняються від традиційного AI тим, що дозволяють наскрізне навчання з різних джерел даних, а не ізольовану обробку. Традиційні моделі можуть вимагати окремих модулів для зору та мови, що призводить до неефективності, тоді як VLA інтегрує їх для швидшої адаптації. На AY-Robots це очевидно під час сеансів телеоперацій, де оператори збирають дані, які навчають моделі VLA обробляти зміни в реальному часі, наприклад, зміну умов освітлення під час розпізнавання об’єктів.
• У дії для навчання роботів і збору даних моделі VLA чудово справляються зі сценаріями, як-от автономне водіння або хірургічна допомога. Наприклад, за допомогою AY-Robots телеоператори можуть дистанційно керувати роботизованою рукою для виконання делікатних завдань, причому модель VLA навчається на даних, щоб покращити майбутню автономію, забезпечуючи високоточні набори навчальних даних для підвищення продуктивності.

Як працює RT-2: Технічний аналіз

Архітектура RT-2 побудована на основі трансформера, який обробляє вхідні дані зору, мови та дій одночасно, що забезпечує ефективне навчання та прийняття рішень у роботизованих системах.

• Ключові механізми включають спільний кодувальник для даних зору та мови, за яким слідує декодер, який виводить послідовності дій. Ця установка дозволяє RT-2 обробляти складні завдання, використовуючи попередньо навчені моделі, точно налаштовані на наборах даних робототехніки, що робить її ідеальною для таких платформ, як AY-Robots, де збір даних є ключовим.
• Інтеграція відбувається через уніфіковану нейронну мережу, яка поєднує обробку зору (наприклад, ідентифікацію об’єктів із камер), розуміння мови (наприклад, інтерпретацію команд користувача) і виконання дій (наприклад, керування двигунами для руху). Практичним прикладом на AY-Robots є навчання робота збирати деталі; модель використовує зір для виявлення компонентів, мову для виконання інструкцій зі складання та дію для точного виконання завдання.
• Масштабний збір даних має вирішальне значення для навчання RT-2, що включає мільйони прикладів із реальних взаємодій. На AY-Robots телеоператори роблять внесок, надаючи анотовані дані під час сеансів, що допомагає вдосконалити модель і покращити її узагальнення, наприклад, навчання роботів адаптуватися до нових об’єктів без тривалого перенавчання.

Революція в навчанні роботів з RT-2

RT-2 трансформує спосіб навчання та адаптації роботів, пропонуючи безпрецедентний рівень гнучкості та ефективності в робототехніці на основі штучного інтелекту.

• RT-2 покращує адаптивність роботів, дозволяючи швидко навчатися на демонстраціях і виправленнях, покращуючи прийняття рішень у динамічних середовищах. Наприклад, у виробництві робот, який використовує RT-2, може адаптуватися до змін конвеєрної лінії на основі даних у реальному часі, зібраних за допомогою інструментів телеоперацій AY-Robots.
• Телеоператори отримують вигоду від RT-2, отримуючи доступ до інструментів, які оптимізують збір високоякісних даних, зменшуючи кількість помилок і прискорюючи цикли навчання. На AY-Robots це означає, що оператори можуть дистанційно керувати роботами під час виконання завдань, причому модель автоматично включає дані для вдосконалення поведінки, наприклад, покращення сили захоплення для делікатного поводження з об’єктами.
• Реальні приклади включають RT-2, що дозволяє роботам у сфері охорони здоров’я допомагати в догляді за пацієнтами, наприклад, отримувати ліки на основі голосових команд, причому AY-Robots полегшує збір даних для підвищення ефективності та безпеки в цих програмах.

Застосування в робототехніці та AI

Можливості RT-2 поширюються на різні галузі, стимулюючи інновації у співпраці між людиною та роботом і робототехніці на основі даних.

• У виробництві RT-2 допомагає в автоматизованому складанні та контролі якості; в охороні здоров’я він підтримує хірургічних роботів; а в автономних системах він покращує навігацію. Наприклад, на AY-Robots телеоператори використовують RT-2 для навчання роботів для автоматизації складу, покращуючи швидкість і точність.
• AY-Robots використовує RT-2 для безперебійної співпраці між людиною та роботом, дозволяючи телеоператорам контролювати завдання віддалено, тоді як модель обробляє рутинні рішення, наприклад, у сценаріях реагування на катастрофи, де роботи переміщуються небезпечними зонами на основі вхідних даних оператора.
• Проблеми, як-от конфіденційність даних і упередження моделі під час впровадження моделей VLA, можна вирішити за допомогою безпечних протоколів даних на AY-Robots, забезпечуючи етичне навчання та рішення для адаптації в реальному часі в робототехніці на основі даних.

Майбутні наслідки та виклики

Оскільки RT-2 відкриває шлях для передового AI в робототехніці, це приносить як можливості, так і відповідальність за етичний розвиток.

• Потенційні досягнення включають більш автономних роботів для повсякденного використання, що зумовлено здатністю RT-2 навчатися на мінімальних даних, що AY-Robots може покращити за допомогою розширених функцій телеоперацій для глобальних користувачів.
• Етичні міркування включають забезпечення справедливого збору даних і уникнення упереджень, що AY-Robots вирішує за допомогою анонімізованих наборів даних і прозорих процесів навчання AI для підтримки довіри до роботизованих застосувань.
• AY-Robots може використовувати RT-2 для покращення досвіду телеоператорів, інтегруючи моделі VLA для інтуїтивно зрозумілого керування, наприклад, команди, активовані голосом, що робить дистанційне навчання роботів більш доступним та ефективним.

Висновок: Шлях вперед

Підсумовуючи, RT-2 від Google DeepMind революціонізує навчання роботів, об’єднуючи зір, мову та дію, сприяючи інноваціям у AI-робототехніці та відкриваючи нові шляхи для практичного застосування.

• Вплив цієї моделі полягає в її здатності покращувати адаптивність, ефективність і співпрацю, як продемонстровано на платформах, таких як AY-Robots, для ефективного збору навчальних даних.
• Ми заохочуємо читачів досліджувати AY-Robots для практичного навчання робототехніці, де ви можете відчути можливості, подібні до RT-2, у реальних сценаріях.
• Оскільки моделі VLA розвиваються, майбутнє робототехніки обіцяє більшу інтеграцію з людською діяльністю, закликаючи до постійного етичного прогресу та досліджень на платформах, таких як AY-Robots.