PhysicsGen؛ تحول آموزش ربات‌ها با هوش مصنوعی مولد | MIT و RAI

ایده اصلی پشت PhysicsGen

PhysicsGen یک روش خلاقانه برای تولید داده‌های آموزشی برای ربات‌ها است که بر پایه هوش مصنوعی مولد کار می‌کند. برخلاف استفاده‌های رایج هوش مصنوعی مولد که برای تولید متن، صوت یا تصویر به کار می‌رود، در اینجا این فناوری برای ساخت داده‌های آموزشی سفارشی ربات‌ها استفاده می‌شود. محققان توانسته‌اند با استفاده از تعداد کمی نمایش مجازی، حجم عظیمی از داده‌های آموزشی تولید کنند که نه‌تنها از نظر کمیت، بلکه از نظر کیفیت نیز بهبود یافته‌اند. این داده‌ها با در نظر گرفتن طراحی و پیکربندی خاص هر ربات بهینه‌سازی می‌شوند تا حرکات و تعاملات آن‌ها با دقت بیشتری انجام شود.

چگونگی کار PhysicsGen

نمایش انسانی در محیط مجازی

در مرحله اول، یک کاربر انسانی با استفاده از تجهیزات واقعیت مجازی (VR) اشیاء را در یک شبیه‌سازی فیزیکی سه‌بعدی دستکاری می‌کند. حرکات کاربر ثبت شده و به مفاصل ربات هدف اعمال می‌شوند. سپس با استفاده از بهینه‌سازی مسیر (Trajectory Optimization)، کارآمدترین روش برای انجام وظایف موردنظر پیدا می‌شود. این مسیرهای بهینه‌شده به‌عنوان داده‌های آموزشی برای ربات‌های واقعی استفاده می‌شوند.

نتایج چشمگیر

در یکی از آزمایش‌ها، نرخ موفقیت انجام وظایف توسط ربات از ۶۰ درصد به ۸۱ درصد افزایش یافت. این پیشرفت قابل‌توجه تنها با استفاده از ۲۴ نمایش انسانی به دست آمد. این نتایج نشان می‌دهد که PhysicsGen می‌تواند با ورودی‌های محدود، خروجی‌های باکیفیتی ارائه دهد و آموزش ربات‌ها را تسریع کند.

کاربردهای آینده و پتانسیل فناوری

به گفته لوجی یانگ، نویسنده اصلی این پژوهش، هدف نهایی PhysicsGen فراتر از آموزش وظایف ساده است. برای مثال، این فناوری می‌تواند به رباتی که تنها برای چیدن ظروف آموزش دیده، یاد بدهد که چگونه آب بریزد. این سیستم نه‌تنها حرکات پویا و قابل‌اجرا برای وظایف آشنا تولید می‌کند، بلکه می‌تواند کتابخانه‌ای متنوع از تعاملات فیزیکی ایجاد کند که به‌عنوان بلوک‌های سازنده برای انجام وظایف کاملاً جدید عمل می‌کنند؛ وظایفی که ممکن است انسان هرگز به‌صورت مستقیم آن‌ها را نشان نداده باشد.

دسترسی به اطلاعات و کد منبع

مقاله این تیم به‌صورت دسترسی آزاد در مجموعه مقالات کنفرانس رباتیک: علوم و سیستم‌ها منتشر شده است. اطلاعات بیشتر در وب‌سایت پروژه در دسترس است و کد منبع این پروژه نیز به‌زودی منتشر خواهد شد.

جمع‌بندی

PhysicsGen یک گام بزرگ در جهت بهبود آموزش ربات‌ها با استفاده از هوش مصنوعی مولد است. این فناوری با تولید داده‌های آموزشی سفارشی و بهینه برای هر ربات، امکان افزایش کارایی و انعطاف‌پذیری ربات‌ها را در انجام وظایف مختلف فراهم می‌کند. با توسعه بیشتر این سیستم، می‌توان انتظار داشت که ربات‌ها قادر به یادگیری و انجام وظایف پیچیده‌تری شوند که پیش‌تر نیاز به دخالت گسترده انسانی داشتند.

• تولید داده‌های آموزشی سفارشی برای هر ربات با استفاده از هوش مصنوعی مولد.
• افزایش نرخ موفقیت وظایف ربات از ۶۰٪ به ۸۱٪ تنها با ۲۴ نمایش انسانی.
• پتانسیل ایجاد کتابخانه‌ای از تعاملات فیزیکی برای وظایف جدید.
• دسترسی آزاد به داکیومنت و اطلاعات پروژه از طریق وب‌سایت رسمی پروژه