BridgeData V2: Jeftini robotski podaci u velikom obimu - koje metode učenja imitacijom i oflajn RL zapravo imaju koristi

U oblasti robotike i AI koja se brzo razvija, pristup visokokvalitetnim, skalabilnim skupovima podataka je ključan za unapređenje metoda učenja imitacijom i oflajn učenja sa nagrađivanjem (RL). BridgeData V2 se pojavljuje kao promena igre, nudeći jeftine robotske podatke u velikom obimu koji omogućavaju istraživačima i kompanijama da obuče efikasnije modele bez probijanja budžeta. Ovaj članak se bavi time kako BridgeData V2 proširuje svog prethodnika, ističući koje specifične metode učenja imitacijom i oflajn RL ubiraju najviše koristi. Istražićemo parametre u učenju robota, VLA modele u robotici i praktične aspekte kao što su tokovi rada robotske teleoperacije i efikasnost prikupljanja podataka za obuku AI. BridgeData V2: Skup podataka za skalabilnu robotsku manipulaciju

Šta je BridgeData V2 i zašto je važan za robotiku

BridgeData V2 je prošireni skup podataka koji se nadovezuje na BridgeData V1 pružanjem veće, raznovrsnije kolekcije robotskih interakcija prikupljenih od pristupačnih robotskih ruku. Ovaj skup podataka je posebno vredan za metode učenja imitacijom i oflajn učenje sa nagrađivanjem , jer uključuje multimodalne podatke iz stvarnih okruženja. Ključni uvid je da BridgeData V2 omogućava skalabilnu obuku, smanjujući potrebu za skupim hardverom i omogućavajući brzu iteraciju u razvoju modela. NeurIPS 2023: BridgeData V2 kao skup podataka za parametre

Jedna od istaknutih karakteristika je njegov fokus na jeftino prikupljanje robotskih podataka putem teleoperacije, što demokratizuje pristup visokokvalitetnim skupovima podataka za robotiku. Za AI inženjere i robotske kompanije, to znači bolji ROI u podacima za obuku robota, jer skup podataka podržava različite zadatke i okruženja, što dovodi do poboljšane generalizacije. BridgeData V2 GitHub repozitorijum

• Raznolika okruženja i radnje za robusnu obuku
• Jeftine metode prikupljanja smanjuju barijere
• Podrška za multimodalne podatke u VLA modelima

Proširenje od BridgeData V1

U poređenju sa V1, BridgeData V2 nudi značajno više podataka, prikupljenih od jeftinih ruku u različitim okruženjima. Ovo proširenje je detaljno opisano u izvorima kao što je Procena algoritama učenja imitacijom na BridgeData V2 studija, koja pokazuje poboljšane performanse u zadacima manipulacije. Uspon jeftinih skupova podataka u robotici

Metode učenja imitacijom koje imaju koristi od BridgeData V2

Metode učenja imitacijom, kao što je Bihevioralno kloniranje (BC), vide značajna poboljšanja kada se obuče na BridgeData V2. Raznolikost skupa podataka u interakcijama u stvarnom svetu omogućava modelima da se generalizuju na neviđene zadatke, kao što je istaknuto u parametrima u učenju robota. Oflajn učenje sa nagrađivanjem: Tutorijal, pregled i perspektive

Na primer, BC modeli obučeni na ovim podacima postižu veće stope uspeha u manipulaciji, zahvaljujući bogatoj raznolikosti radnji i okruženja. Ovo je posebno korisno za robotske kompanije koje žele brzo da primene AI modele. ICLR 2023: Učenje imitacijom sa BridgeData

Kao što je prikazano u videu iznad, praktične demonstracije učenja imitacijom sa BridgeData V2 otkrivaju njegov uticaj na robusnost modela.

Bihevioralno kloniranje i dalje

Pored BC, metode kao što je Bihevioralno kloniranje iz posmatranja imaju koristi od bučnih podataka iz stvarnog sveta, kao što je diskutovano u Bihevioralno kloniranje iz posmatranja . Ovo dovodi do boljeg rukovanja promenama distribucije.

Oflajn učenje sa nagrađivanjem: Najbolji izvođači sa BridgeData V2

Oflajn RL metode napreduju na BridgeData V2 zbog svog obima i kvaliteta. Algoritmi kao što su Konzervativno Q-učenje (CQL) i Implicitno Q-učenje (IQL) pokazuju značajne dobitke, prema Konzervativno Q-učenje za oflajn RL i Implicitno Q-učenje (IQL) za oflajn RL studijama.

CQL se ističe u rukovanju sub-optimalnim podacima, dok IQL nadmašuje tradicionalni TD3 u oflajn okruženjima, omogućavajući oflajn RL skalabilnost bez interakcije u realnom vremenu.

1. Prikupljajte podatke putem jeftine teleoperacije
2. Obučite oflajn RL modele na BridgeData V2
3. Primena sa poboljšanom generalizacijom

Ove metode osporavaju dominaciju onlajn RL, podudarajući se ili premašujući performanse u određenim domenima, kao što je navedeno u Kako BridgeData V2 revolucionizuje oflajn RL .

Uporedni parametri

Parametri otkrivaju da arhitekture zasnovane na transformatorima u VLA modelima imaju najviše koristi, postižući veće stope uspeha. Za više informacija, pogledajte Modeli vizije-jezika-akcije za robotiku rad.

VLA modeli u robotici: Integracija sa BridgeData V2

Modeli vizije-jezika-akcije (VLA) u robotici dobijaju poboljšane mogućnosti nulte snimke iz multimodalnih podataka BridgeData V2. Ovo premošćuje jaz između simulacije i stvarnosti, kao što je istraženo u RT-2: Modeli vizije-jezika-akcije .

Strategije primene za VLA modele naglašavaju brzu iteraciju, povećavajući ROI u podacima za obuku robota.

Mogućnosti nulte snimke i primena

Obučeni VLA modeli demonstriraju robusno izvršavanje zadataka dugog horizonta, podržano hijerarhijskim RL pristupima.

Robotska teleoperacija: Najbolje prakse i efikasnost

Robotska teleoperacija je ključna za jeftin pristup BridgeData V2, smanjujući troškove za 50-70% u poređenju sa simulacijama. Najbolje prakse uključuju modularne cevovode podataka za skalabilnost, prema Najbolje prakse za efikasnu teleoperaciju .

Za robotske operatere, to znači efikasne tokove rada i mogućnosti za zaradu od robotskih podataka putem platformi kao što je AY-Robots.

• Koristite pristupačan hardver za prikupljanje podataka
• Implementirajte ljudsku teleoperaciju za raznolikost
• Integrirajte sa VLA modelima za primenu

Analiza troškova i koristi

Analiza troškova i koristi pokazuje smanjene troškove, idealno za startape. Pogledajte uvide iz Oflajn RL: Promena igre za robotske startape .

Skalabilnost i ROI u podacima za obuku robota

BridgeData V2 poboljšava skalabilnost robotskih podataka, omogućavajući terabajte podataka sa minimalnom infrastrukturom. Ovo optimizuje alokaciju resursa za učenje više zadataka.

Startapi mogu postići veći ROI korišćenjem ovog skupa podataka za oflajn RL prednosti, kao što je diskutovano u Zakoni skaliranja za robotiku i prikupljanje podataka .

Povećanje podataka i robusnost modela

Uključivanje povećanja podataka na BridgeData V2 poboljšava robusnost za granične slučajeve, posebno u zadacima manipulacije.

Ovo je ključno za primenu u stvarnom svetu, premošćujući jaz u podacima za obuku AI za robote.

Hijerhijski RL pristupi

Politike visokog nivoa naučene putem imitacije imaju koristi od obima, što dovodi do robusnog izvršavanja, prema Učenje imitacijom više zadataka sa BridgeData .

Izazovi i budući pravci

Iako BridgeData V2 rešava mnoge probleme, izazovi ostaju u rukovanju ekstremnim promenama distribucije. Budući rad može se fokusirati na integraciju sa alatima kao što je Robotski operativni sistem (ROS) za teleoperaciju .

Sve u svemu, to je ključni resurs za unapređenje skupova podataka za robotiku i oflajn RL skalabilnost.

Razumevanje uticaja BridgeData V2 na metode učenja imitacijom

BridgeData V2 predstavlja značajan napredak u oblasti skupova podataka za robotiku, nudeći jeftine robotske podatke u velikom obimu koji mogu transformisati način na koji pristupamo metodama učenja imitacijom. Ovaj skup podataka, koji su razvili istraživači u Google-u, pruža ogromnu kolekciju podataka robotske teleoperacije, omogućavajući AI modelima da nauče složene zadatke manipulacije bez potrebe za skupim simulacijama visoke vernosti. Prema detaljnom članku iz Google Robotics , BridgeData V2 uključuje preko 60.000 trajektorija u različitim okruženjima, što ga čini idealnim resursom za obuku modela vizije-jezika-akcije (VLA) u robotici.

Jedna od ključnih prednosti BridgeData V2 je njegov naglasak na oflajn učenju sa nagrađivanjem (RL), gde algoritmi mogu učiti iz unapred prikupljenih podataka bez interakcije u realnom vremenu. Ovaj pristup rešava izazove skalabilnosti robotskih podataka, jer tradicionalne metode često zahtevaju kontinuirano onlajn prikupljanje podataka, što je i dugotrajno i skupo. Korišćenjem BridgeData V2, istraživači su primetili poboljšanja u metodama učenja imitacijom, posebno u zadacima koji uključuju rezonovanje u više koraka i generalizaciju na nove scenarije.

• Poboljšana raznolikost podataka: BridgeData V2 uključuje podatke sa više robotskih platformi, poboljšavajući robusnost modela.
• Isplativo prikupljanje: Koristi efikasne tokove rada robotske teleoperacije za prikupljanje podataka po deliću cene simuliranih okruženja.
• Mogućnosti parametara: Služi kao standard za procenu oflajn RL metoda na zadacima robotike u stvarnom svetu.

Za one koji su zainteresovani da zarone dublje, originalna studija na arXiv parametriše različite algoritme učenja imitacijom, pokazujući da metode kao što je Konzervativno Q-učenje rade izuzetno dobro sa ovim skupom podataka.

Oflajn RL prednosti i skalabilnost sa BridgeData V2

Oflajn RL skalabilnost je kritičan faktor u unapređenju podataka za obuku AI za robote. BridgeData V2 demonstrira impresivan ROI u podacima za obuku robota omogućavajući modelima da se skaliraju sa minimalnim dodatnim resursima. Post na blogu sa BAIR ističe kako ovaj skup podataka revolucionizuje oflajn RL pružanjem podataka iz stvarnog sveta koji nadmašuju mnoge sintetičke alternative.

Strategije primene za VLA modele u robotici su u velikoj meri poboljšane BridgeData V2. Ovi modeli, koji integrišu viziju, jezik i akciju, imaju koristi od bogatih najboljih praksi teleoperacije skupa podataka, omogućavajući bolje performanse u nestrukturiranim okruženjima. Kao što je navedeno u studiji o VLA modelima , uključivanje BridgeData V2 dovodi do superiorne generalizacije u zadacima.

Parametri i arhitekture modela za RL korišćenjem BridgeData V2

Parametri u učenju robota su od suštinskog značaja za poređenje različitih pristupa, a BridgeData V2 služi kao kamen temeljac za takve procene. Dostupnost skupa podataka na platformama kao što je Hugging Face omogućava lak pristup istraživačima za testiranje arhitektura modela za RL.

1. Preuzmite skup podataka iz zvaničnog repozitorijuma.
2. Prethodno obradite podatke koristeći priložene skripte za kompatibilnost sa popularnim okvirima.
3. Obučite modele na podskupovima da biste procenili oflajn RL prednosti.
4. Uporedite rezultate sa utvrđenim parametrima.

Efikasnost prikupljanja podataka za robotiku je još jedna oblast u kojoj BridgeData V2 blista. Fokusiranjem na jeftine robotske podatke, demokratizuje pristup visokokvalitetnim podacima za obuku AI. Uvidi iz DeepMind-ovog bloga naglašavaju važnost skalabilnih skupova podataka u zarađivanju od robotskih podataka kroz poboljšane ishode učenja.

U smislu specifičnih aplikacija, BridgeData V2 je bio instrumentalan u unapređenju skupova podataka za robotsku teleoperaciju. IEEE studija o jeftinoj teleoperaciji detaljno opisuje tokove rada koji se savršeno usklađuju sa dizajnom skupa podataka, promovišući najbolje prakse u prikupljanju podataka.

Studije slučaja i aplikacije u stvarnom svetu

Nekoliko studija slučaja ilustruje praktične prednosti BridgeData V2. Na primer, u CoRL 2023 proceni , istraživači su primenili oflajn RL metode na zadatke manipulacije, postižući do 20% bolje stope uspeha u poređenju sa prethodnim skupovima podataka.

Štaviše, integracija BridgeData V2 sa alatima kao što je TensorFlow skupovi podataka pojednostavljuje tok rada za AI inženjere, podstičući inovacije u robotici.

Budući pravci i ROI u podacima za obuku robota

Gledajući unapred, ROI u podacima za obuku robota koji pruža BridgeData V2 sugeriše obećavajuće buduće pravce. Kako podaci za obuku AI za robotiku nastavljaju da se razvijaju, skupovi podataka poput ovog će igrati ključnu ulogu u tome da napredna robotika postane dostupna. VentureBeat članak govori o tome kako BridgeData V2 demokratizuje robotsku AI, potencijalno dovodeći do široke primene u industrijama kao što su proizvodnja i zdravstvo.

Da bi se maksimizirale koristi, praktičari bi trebalo da se fokusiraju na kombinovanje BridgeData V2 sa novim tehnikama u oflajn RL. Na primer, rad o Konzervativnom Q-učenju pruža temeljne uvide koji se dobro uparuju sa strukturom skupa podataka, poboljšavajući ukupne performanse.