TRI революционизирует навыки роботов с помощью прорывной диффузионной политики ИИ

В значительном шаге к улучшению возможностей роботов Институт исследований Toyota (TRI) объявил о новаторской технике генеративного ИИ, известной как Diffusion Policy. Этот инновационный подход дает роботам возможность быстро приобретать новые, сложные навыки, тем самым расширяя их полезность в различных приложениях. Это развитие напоминает трансформационное влияние, которое большие языковые модели (LLM) оказали на диалоговый ИИ.

Джилл Пратт, генеральный директор TRI и главный научный сотрудник Toyota Motor Corporation, подчеркнул приверженность института усилению человеческого потенциала через робототехнику. Он заявил: «Наши исследования в области робототехники направлены на усиление возможностей людей, а не на их замену. Эта новая техника обучения очень эффективна и производит очень высокопроизводительное поведение, позволяя роботам гораздо более эффективно усиливать возможности людей многими способами.»

Ранее обучение роботов новым поведением было трудоемким и часто неэффективным процессом, омраченным медленным прогрессом и ограниченной применимостью. Робототехники обычно должны были инвестировать значительное время в написание сложного кода или полагаться на бесчисленные итерации метода проб и ошибок для программирования желаемого поведения. Однако новаторский подход TRI изменил правила игры.

TRI успешно обучил роботов более чем 60 сложным и ловким навыкам с помощью подхода Diffusion Policy. Эти навыки охватывают широкий спектр действий, включая наливание жидкостей, использование инструментов и манипулирование деформируемыми объектами. Примечательно, что эти достижения были достигнуты без необходимости кодирования новых инструкций; единственным требованием было предоставление роботу новых данных. Опираясь на этот замечательный успех, TRI поставил амбициозные цели обучить сотни новых навыков к концу года и впечатляющие 1000 навыков к концу 2024 года.

Сегодняшнее объявление подчеркивает универсальность роботов в адаптации к новым сценариям и выполнении разнообразного поведения. Эти возможности выходят за рамки простых задач «возьми и помести», позволяя роботам TRI взаимодействовать с миром богатыми и разнообразными способами. Эта универсальность является значительным шагом к обеспечению поддержки роботами людей в повседневных ситуациях и непредсказуемых, постоянно меняющихся средах.

Расс Тедраке, вице-президент по исследованиям в области робототехники TRI и профессор электротехники и компьютерных наук, аэрокосмической и астронавтической инженерии, а также механической инженерии в MIT, выразил свое волнение по поводу прогресса. Он отметил: «Задачи, которые я наблюдаю, выполняют эти роботы, просто удивительны; даже год назад я бы не предсказал, что мы так близко к этому уровню разнообразной ловкости». Доктор Тедраке выделил исключительную особенность нового подхода: его способность быстро и надежно приобретать новые навыки, даже в задачах, включающих деформируемые объекты, ткань и жидкости, которые исторически представляли значительные трудности для роботов.

Революция в приобретении навыков роботами

Модель поведения робота TRI обучается посредством комбинации тактильных демонстраций от человеческого учителя и языкового описания желаемой цели. Впоследствии используется диффузионная политика на основе ИИ для облегчения обучения продемонстрированному навыку. Этот процесс позволяет автономное развертывание нового поведения на основе десятков демонстраций. Примечательно, что этот подход последовательно дает повторяемые и высокопроизводительные результаты, все это достигается с впечатляющей скоростью.

Подход Diffusion Policy, являющийся совместным проектом TRI и группы профессора Сонга из Колумбийского университета, представляет собой мощный метод генеративного ИИ для обучения поведению. Он упрощает и ускоряет процесс обучения роботов новым действиям на основе демонстраций.

Роботизированная платформа TRI разработана специально для выполнения сложных задач манипуляции двумя руками, с особым акцентом на обеспечение тактильной обратной связи и сенсорного восприятия. Эта специализированная платформа служит основой для достижений TRI в расширении возможностей роботов.

Взгляд в будущее: TRI стремится продолжать расширять границы робототехники. Институт уже продемонстрировал освоение 60 сложных навыков и планирует обучить сотням новых к концу года, ставя амбициозную цель в 1000 навыков к концу 2024 года. Это обязательство по быстрому развитию подчеркивает преданность TRI делу усиления человеческого потенциала с помощью робототехники.

Безопасность как основа робототехнических проектов TRI

Безопасность остается главным приоритетом в робототехнических проектах TRI. Институт интегрировал надежные системы защиты в свои решения, используя фреймворк Drake и собственный стек управления роботами. Эти меры гарантируют, что роботы TRI соблюдают требования безопасности, такие как предотвращение столкновений с собой или окружающей средой.

Прорывной подход Diffusion Policy был подробно описан в публикации на конференции Robotics Science and Systems 2023 года, что позволило глубже понять технические аспекты этой новаторской технологии. Дополнительную техническую информацию можно найти в блоге TRI на платформе Medium.

Чтобы узнать больше об этом новаторском достижении в робототехнике, заинтересованные лица приглашаются на сессию вопросов и ответов в LinkedIn Live 4 октября с 13:00 до 13:30 по восточному времени (ET) / с 10:00 до 10:30 по тихоокеанскому времени (PT). Эта сессия предоставит возможность услышать ответы напрямую от команды исследователей TRI в области робототехники. Для участия, пожалуйста, зарегистрируйтесь на событие на странице TRI в LinkedIn.

Toyota Research Institute (TRI) находится на переднем крае исследований, направленных на расширение человеческих возможностей, с акцентом на повышение безопасности и устойчивости. Под руководством доктора Джилла Пратта преданная команда исследователей TRI pioneering advances in energy and materials, human-centered artificial intelligence, human interactive driving, machine learning, and robotics. Основанный в 2015 году, TRI поддерживает офисы в Лос-Альтосе, Калифорния, и Кембридже, Массачусетс, где продолжает стимулировать инновации и прогресс в области робототехники.