RT-2 од Google DeepMind: Како овој модел за вид-јазик-акција ја трансформира роботската обука

Вовед во RT-2

RT-2, развиен од Google DeepMind, е револуционерен модел за вид-јазик-акција (VLA) кој означува значаен напредок во AI за роботика. Овој модел им овозможува на роботите да обработуваат визуелни влезови, да разбираат команди на природен јазик и да извршуваат прецизни акции, создавајќи беспрекорен мост помеѓу дигиталната AI и физичките роботски операции.

• Како пробив, RT-2 ја подобрува роботската обука со тоа што им овозможува на системите да учат од огромни множества на податоци од слики, текст и акции, што им олеснува на роботите да се прилагодат на нови средини. На пример, на платформата AY-Robots, телеоператорите можат да користат модели инспирирани од RT-2 за да обучуваат роботи за задачи како манипулација со предмети, каде што роботот учи да идентификува и да подига предмети врз основа на вербални инструкции.
• RT-2 комбинира вид за перцепција на околината, јазик за толкување на команди и акција за извршување во реалниот свет, што доведува до подобрена ефикасност на учењето. Практичен пример е робот кој сортира пакети во магацин; тој користи вид за да открие предмети, јазик за да разбере критериуми за сортирање и акција за правилно да ги постави, сето тоа рационализирано преку собирање податоци на платформи како AY-Robots.
• Во поврзувањето на AI моделите со апликациите во реалниот свет, RT-2 го олеснува преносот на знаење од симулирани средини на физички роботи, намалувајќи го времето на обука. На AY-Robots, ова значи дека телеоператорите можат да собираат висококвалитетни податоци за обука од далечина, овозможувајќи им на роботите да извршуваат сложени задачи, како што е навигација по патеки полни со пречки со минимални прилагодувања на лице место.

Што е модел за вид-јазик-акција (VLA)?

Модел за вид-јазик-акција (VLA) е напредна AI архитектура која интегрира три клучни компоненти: обработка на вид за толкување на визуелни податоци, разбирање на јазик за разбирање на текстуални или вербални влезови и извршување на акција за извршување на физички задачи. Овој холистички пристап им овозможува на роботите да донесуваат одлуки врз основа на мултимодални податоци, далеку надминувајќи ги традиционалните AI модели кои често обработуваат само еден вид влез.

• Во својата срж, VLA модел како RT-2 користи невронски мрежи за обработка на слики преку компјутерски вид, парсирање на јазик преку обработка на природен јазик и генерирање акции преку засилено учење. На пример, во роботската обука на платформата AY-Robots, VLA модел може да земе команда како „Подигни го црвеното јаболко“ и да користи вид за да го лоцира, јазик за да ја потврди инструкцијата и акција за да го зграпчи.
• VLA моделите се разликуваат од традиционалната AI со овозможување на учење од крај до крај од различни извори на податоци, наместо изолирана обработка. Традиционалните модели може да бараат посебни модули за вид и јазик, што доведува до неефикасност, додека VLA ги интегрира за побрза адаптација. На AY-Robots, ова е очигледно во телеоперациските сесии каде што операторите собираат податоци кои обучуваат VLA модели да се справуваат со варијации во реално време, како што се променливите услови на осветлување за време на препознавањето на објекти.
• Во акција за роботска обука и собирање податоци, VLA моделите се истакнуваат во сценарија како автономно возење или хируршка помош. На пример, користејќи AY-Robots, телеоператорите можат далечински да контролираат роботска рака за да извршуваат деликатни задачи, при што VLA моделот учи од податоците за да ја подобри идната автономија, обезбедувајќи висококвалитетни множества на податоци за обука за подобрени перформанси.

Како работи RT-2: Технички преглед

Архитектурата на RT-2 е изградена на основа базирана на трансформатор која истовремено ги обработува влезовите за вид, јазик и акција, овозможувајќи ефикасно учење и донесување одлуки во роботските системи.

• Клучните механизми вклучуваат заеднички енкодер за податоци за вид и јазик, проследен со декодер кој произведува секвенци на акции. Оваа поставка му овозможува на RT-2 да се справува со сложени задачи со искористување на претходно обучени модели фино подесени на множества на податоци за роботика, што го прави идеален за платформи како AY-Robots каде што собирањето податоци е клучно.
• Интеграцијата се случува преку унифицирана невронска мрежа која комбинира обработка на вид (на пр., идентификување на објекти од камери), разбирање на јазик (на пр., толкување на кориснички команди) и извршување на акција (на пр., контролирање на мотори за движење). Практичен пример на AY-Robots е обука на робот за склопување делови; моделот користи вид за да открие компоненти, јазик за да следи инструкции за склопување и акција за прецизно да ја изврши задачата.
• Собирањето податоци во голем обем е клучно за обука на RT-2, што вклучува милиони примери од интеракции во реалниот свет. На AY-Robots, телеоператорите придонесуваат со обезбедување анотирани податоци за време на сесиите, што помага да се рафинира моделот и да се подобри неговата генерализација, како што е учење на роботите да се прилагодат на нови објекти без опсежна преквалификација.

Револуционизирање на роботската обука со RT-2

RT-2 го трансформира начинот на кој роботите учат и се прилагодуваат, нудејќи невидени нивоа на флексибилност и ефикасност во AI-управуваната роботика.

• RT-2 ја подобрува приспособливоста на роботите со овозможување брзо учење од демонстрации и корекции, подобрувајќи го донесувањето одлуки во динамични средини. На пример, во производството, робот кој користи RT-2 може да се прилагоди на промените на линијата за склопување врз основа на податоци во реално време собрани преку алатките за телеоперација на AY-Robots.
• Телеоператорите имаат корист од RT-2 со пристап до алатки кои го рационализираат собирањето висококвалитетни податоци, намалувајќи ги грешките и забрзувајќи ги циклусите на обука. На AY-Robots, ова значи дека операторите можат далечински да ги водат роботите низ задачи, при што моделот автоматски ги вклучува податоците за да ги рафинира однесувањата, како што е подобрување на силата на зафат за деликатно ракување со предмети.
• Примери од реалниот свет вклучуваат RT-2 кој им овозможува на роботите во здравството да помагаат во грижата за пациентите, како што е земање лекови врз основа на гласовни команди, при што AY-Robots го олеснува собирањето податоци за да се подобри ефикасноста и безбедноста во овие апликации.

Апликации во роботиката и AI

Способностите на RT-2 се протегаат низ различни индустрии, поттикнувајќи иновации во соработката човек-робот и роботиката управувана од податоци.

• Во производството, RT-2 помага во автоматизирано склопување и контрола на квалитетот; во здравството, поддржува хируршки роботи; а во автономните системи, ја подобрува навигацијата. На пример, на AY-Robots, телеоператорите користат RT-2 за да обучуваат роботи за автоматизација на магацини, подобрувајќи ја брзината и точноста.
• AY-Robots го користи RT-2 за беспрекорна соработка човек-робот, овозможувајќи им на телеоператорите да ги надгледуваат задачите од далечина, додека моделот се справува со рутински одлуки, како што е во сценарија за одговор при катастрофи каде што роботите навигираат во опасни области врз основа на влезовите на операторот.
• Предизвиците како приватност на податоците и пристрасност на моделот во имплементацијата на VLA моделите може да се решат преку безбедни протоколи за податоци на AY-Robots, обезбедувајќи етичка обука и решенија за приспособливост во реално време во роботиката управувана од податоци.

Идни импликации и предизвици

Бидејќи RT-2 го отвора патот за напредна AI во роботиката, тој носи и можности и одговорности за етички развој.

• Потенцијалните достигнувања вклучуваат поавтономни роботи за секојдневна употреба, водени од способноста на RT-2 да учи од минимални податоци, што AY-Robots може да го подобри преку проширени функции за телеоперација за глобални корисници.
• Етичките размислувања вклучуваат обезбедување фер собирање податоци и избегнување пристрасности, што AY-Robots го решава со анонимизирани множества на податоци и транспарентни процеси за обука на AI за одржување на довербата во роботските апликации.
• AY-Robots може да го искористи RT-2 за да ги подобри искуствата на телеоператорите со интегрирање на VLA модели за интуитивни контроли, како што се команди активирани со глас, што ја прави далечинската роботска обука попристапна и поефикасна.

Заклучок: Патот напред

Накратко, RT-2 од Google DeepMind ја револуционизира роботската обука со спојување на вид, јазик и акција, поттикнувајќи иновации во AI роботиката и отворајќи нови патишта за практични апликации.

• Влијанието на овој модел лежи во неговата способност да ја подобри приспособливоста, ефикасноста и соработката, како што е демонстрирано преку платформи како AY-Robots за ефикасно собирање податоци за обука.
• Ги охрабруваме читателите да го истражат AY-Robots за практична роботска обука, каде што можете да искусите способности слични на RT-2 во сценарија од реалниот свет.
• Како што VLA моделите еволуираат, иднината на роботиката ветува поголема интеграција со човечките активности, поттикнувајќи континуирани етички достигнувања и истражување на платформи како AY-Robots.