BridgeData V2: داده های ربات کم هزینه در مقیاس بزرگ - کدام روش های یادگیری تقلیدی و RL آفلاین واقعاً سود می برند

در زمینه به سرعت در حال تحول رباتیک و هوش مصنوعی، دسترسی به مجموعه داده های با کیفیت بالا و مقیاس پذیر برای پیشبرد روش های یادگیری تقلیدی و یادگیری تقویتی آفلاین (RL) بسیار مهم است. BridgeData V2 به عنوان یک تغییر دهنده بازی ظاهر می شود و داده های ربات کم هزینه را در مقیاس بزرگ ارائه می دهد که محققان و شرکت ها را قادر می سازد تا مدل های موثرتری را بدون شکستن بانک آموزش دهند. این مقاله به بررسی این موضوع می پردازد که چگونه BridgeData V2 بر روی نسخه قبلی خود گسترش می یابد و برجسته می کند که کدام روش های خاص در یادگیری تقلیدی و RL آفلاین بیشترین سود را می برند. ما به بررسی معیارهای یادگیری ربات، مدل های VLA در رباتیک و جنبه های عملی مانند گردش کار تله اپراتوری ربات و بهره وری جمع آوری داده های آموزش هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. BridgeData V2: مجموعه داده ای برای دستکاری مقیاس پذیر ربات

BridgeData V2 چیست و چرا برای رباتیک مهم است؟

BridgeData V2 یک مجموعه داده گسترده است که بر اساس BridgeData V1 ساخته شده است و مجموعه بزرگتر و متنوع تری از تعاملات ربات را ارائه می دهد که از بازوهای رباتیک مقرون به صرفه جمع آوری شده است. این مجموعه داده به ویژه برای روش های یادگیری تقلیدی و یادگیری تقویتی آفلاین ارزشمند است، زیرا شامل داده های چندوجهی از محیط های دنیای واقعی است. نکته کلیدی این است که BridgeData V2 آموزش مقیاس پذیر را امکان پذیر می کند، نیاز به سخت افزار گران قیمت را کاهش می دهد و امکان تکرار سریع در توسعه مدل را فراهم می کند. NeurIPS 2023: BridgeData V2 به عنوان یک مجموعه داده معیار

یکی از ویژگی های برجسته آن تمرکز بر جمع آوری داده های ربات کم هزینه از طریق تله اپراتوری است که دسترسی به مجموعه داده های رباتیک با کیفیت بالا را دموکراتیک می کند. برای مهندسان هوش مصنوعی و شرکت های رباتیک، این به معنای ROI بهتر در داده های آموزش ربات است، زیرا مجموعه داده از وظایف و محیط های متنوع پشتیبانی می کند و منجر به بهبود تعمیم می شود. مخزن GitHub BridgeData V2

• محیط ها و اقدامات متنوع برای آموزش قوی
• روش های جمع آوری کم هزینه که موانع را کاهش می دهد
• پشتیبانی از داده های چندوجهی در مدل های VLA

گسترش از BridgeData V1

در مقایسه با V1، BridgeData V2 داده های بسیار بیشتری را ارائه می دهد که از بازوهای کم هزینه در تنظیمات مختلف جمع آوری شده است. این گسترش در منابعی مانند ارزیابی الگوریتم های یادگیری تقلیدی در BridgeData V2 مطالعه، نشان دادن عملکرد بهبود یافته در وظایف دستکاری. ظهور مجموعه داده های کم هزینه در رباتیک

روش های یادگیری تقلیدی که از BridgeData V2 سود می برند

روش های یادگیری تقلیدی، مانند شبیه سازی رفتاری (BC)، هنگام آموزش بر روی BridgeData V2، پیشرفت های اساسی را مشاهده می کنند. تنوع مجموعه داده در تعاملات دنیای واقعی به مدل ها اجازه می دهد تا به وظایف دیده نشده تعمیم دهند، همانطور که در معیارهای یادگیری ربات برجسته شده است. یادگیری تقویتی آفلاین: بررسی و دیدگاه های آموزشی

به عنوان مثال، مدل های BC آموزش دیده بر روی این داده ها به لطف تنوع غنی اقدامات و محیط ها، به نرخ موفقیت بالاتری در دستکاری دست می یابند. این امر به ویژه برای شرکت های رباتیک که به دنبال استقرار سریع مدل های هوش مصنوعی هستند، مفید است. ICLR 2023: یادگیری تقلیدی با BridgeData

همانطور که در ویدیوی بالا نشان داده شده است، تظاهرات عملی یادگیری تقلیدی با BridgeData V2 تأثیر آن بر استحکام مدل را نشان می دهد.

شبیه سازی رفتاری و فراتر از آن

فراتر از BC، روش هایی مانند شبیه سازی رفتاری از مشاهده از داده های پر سر و صدای دنیای واقعی مجموعه داده سود می برند، همانطور که در شبیه سازی رفتاری از مشاهده مورد بحث قرار گرفته است. این منجر به مدیریت بهتر تغییرات توزیع می شود.

یادگیری تقویتی آفلاین: بهترین عملکردها با BridgeData V2

روش های RL آفلاین به دلیل مقیاس و کیفیت خود در BridgeData V2 پیشرفت می کنند. الگوریتم هایی مانند یادگیری محافظه کارانه Q (CQL) و یادگیری ضمنی Q (IQL) دستاوردهای قابل توجهی را نشان می دهند، طبق یادگیری محافظه کارانه Q برای RL آفلاین و یادگیری ضمنی Q (IQL) برای RL آفلاین مطالعات.

CQL در مدیریت داده های زیر بهینه برتری دارد، در حالی که IQL از TD3 سنتی در تنظیمات آفلاین بهتر عمل می کند و مقیاس پذیری RL آفلاین را بدون تعامل در زمان واقعی امکان پذیر می کند.

1. جمع آوری داده ها از طریق تله اپراتوری کم هزینه
2. آموزش مدل های RL آفلاین در BridgeData V2
3. استقرار با تعمیم بهبود یافته

این روش ها تسلط RL آنلاین را به چالش می کشند و در دامنه های خاص با عملکرد مطابقت دارند یا از آن فراتر می روند، همانطور که در چگونه BridgeData V2 RL آفلاین را متحول می کند ذکر شده است.

معیارهای مقایسه ای

معیارها نشان می دهد که معماری های مبتنی بر ترانسفورماتور در مدل های VLA بیشترین سود را می برند و به نرخ موفقیت بالاتری دست می یابند. برای اطلاعات بیشتر، به مدل های دیداری-زبانی-عملی برای رباتیک مقاله مراجعه کنید.

مدل های VLA در رباتیک: ادغام با BridgeData V2

مدل های دیداری-زبانی-عملی (VLA) در رباتیک قابلیت های صفر شات بهبود یافته ای را از داده های چندوجهی BridgeData V2 به دست می آورند. این شکاف های شبیه سازی به واقعی را پر می کند، همانطور که در RT-2: مدل های دیداری-زبانی-عملی بررسی شده است.

استراتژی های استقرار برای مدل های VLA بر تکرار سریع تأکید دارند و ROI را در داده های آموزش ربات افزایش می دهند.

قابلیت های صفر شات و استقرار

مدل های VLA آموزش دیده اجرای وظایف طولانی مدت قوی را نشان می دهند که توسط رویکردهای RL سلسله مراتبی پشتیبانی می شوند.

تله اپراتوری ربات: بهترین شیوه ها و کارایی

تله اپراتوری ربات کلید رویکرد کم هزینه BridgeData V2 است و هزینه ها را در مقایسه با شبیه سازی ها 50-70٪ کاهش می دهد. بهترین شیوه ها شامل خطوط لوله داده مدولار برای مقیاس پذیری است، طبق بهترین شیوه ها برای تله اپراتوری کارآمد .

برای اپراتورهای ربات، این به معنای گردش کار کارآمد و فرصت هایی برای کسب درآمد از داده های ربات از طریق پلتفرم هایی مانند AY-Robots است.

• از سخت افزار مقرون به صرفه برای جمع آوری داده ها استفاده کنید
• تله اپراتوری انسانی را برای تنوع پیاده سازی کنید
• برای استقرار با مدل های VLA ادغام شوید

تجزیه و تحلیل هزینه-فایده

تجزیه و تحلیل هزینه-فایده کاهش هزینه ها را نشان می دهد که برای استارت آپ ها ایده آل است. بینش هایی را از RL آفلاین: یک تغییر دهنده بازی برای استارت آپ های رباتیک ببینید.

مقیاس پذیری و ROI در داده های آموزش ربات

BridgeData V2 مقیاس پذیری داده های ربات را افزایش می دهد و امکان ترابایت ها داده را با حداقل زیرساخت فراهم می کند. این تخصیص منابع را برای یادگیری چند وظیفه ای بهینه می کند.

استارت آپ ها می توانند با استفاده از این مجموعه داده برای مزایای RL آفلاین، همانطور که در قوانین مقیاس بندی برای رباتیک و جمع آوری داده ها مورد بحث قرار گرفته است، ROI بالاتری کسب کنند.

افزایش داده ها و استحکام مدل

گنجاندن افزایش داده ها در BridgeData V2 استحکام را برای موارد حاشیه ای، به ویژه در وظایف دستکاری، بهبود می بخشد.

این برای استقرار در دنیای واقعی بسیار مهم است و شکاف ها را در داده های آموزش هوش مصنوعی برای ربات ها پر می کند.

رویکردهای RL سلسله مراتبی

سیاست های سطح بالا که از طریق تقلید آموخته می شوند، از مقیاس سود می برند و منجر به اجرای قوی می شوند، طبق یادگیری تقلیدی چند وظیفه ای با BridgeData .

چالش ها و مسیرهای آینده

در حالی که BridgeData V2 بسیاری از مسائل را حل می کند، چالش ها در مدیریت تغییرات توزیع شدید باقی می مانند. کار آینده ممکن است بر ادغام با ابزارهایی مانند سیستم عامل ربات (ROS) برای تله اپراتوری تمرکز کند.

به طور کلی، این یک منبع محوری برای پیشبرد مجموعه داده های رباتیک و مقیاس پذیری RL آفلاین است.

درک تأثیر BridgeData V2 بر روش های یادگیری تقلیدی

BridgeData V2 نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در زمینه مجموعه داده های رباتیک است و داده های ربات کم هزینه را در مقیاس بزرگ ارائه می دهد که می تواند نحوه برخورد ما با روش های یادگیری تقلیدی را تغییر دهد. این مجموعه داده که توسط محققان گوگل توسعه یافته است، مجموعه وسیعی از داده های تله اپراتوری ربات را ارائه می دهد و مدل های هوش مصنوعی را قادر می سازد تا وظایف دستکاری پیچیده را بدون نیاز به شبیه سازی های گران قیمت و با دقت بالا یاد بگیرند. طبق یک مقاله مفصل از Google Robotics ، BridgeData V2 شامل بیش از 60000 مسیر در محیط های متنوع است که آن را به یک منبع ایده آل برای آموزش مدل های دیداری-زبانی-عملی (VLA) در رباتیک تبدیل می کند.

یکی از مزایای کلیدی BridgeData V2 تأکید آن بر یادگیری تقویتی آفلاین (RL) است، جایی که الگوریتم ها می توانند از داده های از پیش جمع آوری شده بدون تعامل در زمان واقعی یاد بگیرند. این رویکرد چالش های مقیاس پذیری داده های ربات را برطرف می کند، زیرا روش های سنتی اغلب به جمع آوری مداوم داده های آنلاین نیاز دارند که هم زمان بر و هم پرهزینه است. با استفاده از BridgeData V2، محققان بهبودهایی را در روش های یادگیری تقلیدی مشاهده کرده اند، به ویژه در وظایفی که شامل استدلال چند مرحله ای و تعمیم به سناریوهای جدید است.

• تنوع داده های افزایش یافته: BridgeData V2 داده ها را از چندین پلتفرم رباتیک ادغام می کند و استحکام مدل را بهبود می بخشد.
• جمع آوری مقرون به صرفه: از گردش کار کارآمد تله اپراتوری ربات برای جمع آوری داده ها با کسری از هزینه محیط های شبیه سازی شده استفاده می کند.
• قابلیت های معیار: به عنوان یک استاندارد برای ارزیابی روش های RL آفلاین در وظایف رباتیک دنیای واقعی عمل می کند.

برای کسانی که علاقه مند به غواصی عمیق تر هستند، مطالعه اصلی در arXiv الگوریتم های مختلف یادگیری تقلیدی را معیار قرار می دهد و نشان می دهد که روش هایی مانند یادگیری محافظه کارانه Q با این مجموعه داده عملکرد فوق العاده ای دارند.

مزایا و مقیاس پذیری RL آفلاین با BridgeData V2

مقیاس پذیری RL آفلاین یک عامل حیاتی در پیشبرد داده های آموزش هوش مصنوعی برای ربات ها است. BridgeData V2 ROI چشمگیری را در داده های آموزش ربات با اجازه دادن به مدل ها برای مقیاس بندی با حداقل منابع اضافی نشان می دهد. یک پست وبلاگ از BAIR برجسته می کند که چگونه این مجموعه داده با ارائه داده های دنیای واقعی که از بسیاری از جایگزین های مصنوعی بهتر عمل می کنند، RL آفلاین را متحول می کند.

استراتژی های استقرار برای مدل های VLA در رباتیک تا حد زیادی توسط BridgeData V2 افزایش یافته است. این مدل ها که دید، زبان و عمل را ادغام می کنند، از بهترین شیوه های غنی تله اپراتوری مجموعه داده سود می برند و عملکرد بهتری را در محیط های بدون ساختار امکان پذیر می کنند. همانطور که در یک مطالعه در مورد مدل های VLA ذکر شده است، گنجاندن BridgeData V2 منجر به تعمیم برتر در بین وظایف می شود.

معیارها و معماری های مدل برای RL با استفاده از BridgeData V2

معیارها در یادگیری ربات برای مقایسه رویکردهای مختلف ضروری هستند و BridgeData V2 به عنوان یک سنگ بنا برای چنین ارزیابی هایی عمل می کند. در دسترس بودن مجموعه داده در پلتفرم هایی مانند Hugging Face دسترسی آسان را برای محققان برای آزمایش معماری های مدل برای RL فراهم می کند.

1. مجموعه داده را از مخزن رسمی دانلود کنید.
2. داده ها را با استفاده از اسکریپت های ارائه شده برای سازگاری با چارچوب های محبوب پیش پردازش کنید.
3. مدل ها را در زیر مجموعه ها آموزش دهید تا مزایای RL آفلاین را ارزیابی کنید.
4. نتایج را با معیارهای ثابت مقایسه کنید.

بهره وری جمع آوری داده های رباتیک یکی دیگر از زمینه هایی است که BridgeData V2 در آن می درخشد. با تمرکز بر داده های ربات کم هزینه، دسترسی به جمع آوری داده های آموزش هوش مصنوعی با کیفیت بالا را دموکراتیک می کند. بینش هایی از وبلاگ DeepMind بر اهمیت مجموعه داده های مقیاس پذیر در کسب درآمد از داده های ربات از طریق نتایج یادگیری بهبود یافته تأکید می کند.

از نظر کاربردهای خاص، BridgeData V2 در پیشبرد مجموعه داده های تله اپراتوری ربات مؤثر بوده است. یک مطالعه IEEE در مورد تله اپراتوری کم هزینه گردش کاری را شرح می دهد که کاملاً با طراحی مجموعه داده مطابقت دارد و بهترین شیوه ها را در جمع آوری داده ها ترویج می کند.

مطالعات موردی و کاربردهای دنیای واقعی

چندین مطالعه موردی مزایای عملی BridgeData V2 را نشان می دهد. به عنوان مثال، در یک ارزیابی CoRL 2023 ، محققان روش های RL آفلاین را برای وظایف دستکاری اعمال کردند و در مقایسه با مجموعه داده های قبلی، به نرخ موفقیت 20٪ بهتری دست یافتند.

علاوه بر این، ادغام BridgeData V2 با ابزارهایی مانند مجموعه داده های TensorFlow گردش کار را برای مهندسان هوش مصنوعی ساده می کند و نوآوری را در رباتیک تقویت می کند.

مسیرهای آینده و ROI در داده های آموزش ربات

با نگاهی به آینده، ROI در داده های آموزش ربات ارائه شده توسط BridgeData V2 مسیرهای آینده امیدوار کننده ای را نشان می دهد. همانطور که داده های آموزش هوش مصنوعی برای رباتیک به تکامل خود ادامه می دهند، مجموعه داده هایی مانند این نقش محوری در دسترس قرار دادن رباتیک پیشرفته ایفا خواهند کرد. یک مقاله VentureBeat در مورد چگونگی دموکراتیک کردن هوش مصنوعی ربات توسط BridgeData V2 بحث می کند که به طور بالقوه منجر به پذیرش گسترده در صنایعی مانند تولید و مراقبت های بهداشتی می شود.

برای به حداکثر رساندن مزایا، متخصصان باید بر ترکیب BridgeData V2 با تکنیک های نوظهور در RL آفلاین تمرکز کنند. به عنوان مثال، مقاله یادگیری محافظه کارانه Q بینش های اساسی را ارائه می دهد که به خوبی با ساختار مجموعه داده جفت می شوند و عملکرد کلی را افزایش می دهند.