Хүний 44 мянган цагийн видеоноос дэлхийг “ойлгох” роботууд
NVIDIA компани роботуудыг бодит физик ертөнцтэй харилцах чадварт сургахад зориулагдсан шинэ үеийн дэлхийн загвар дээр суурилсан хиймэл оюун ухааны систем DreamDojo-г танилцууллаа. Энэхүү систем нь хүний үйлдэл, хөдөлгөөнийг агуулсан 44 000 цагийн видео материал дээр үндэслэн роботуудыг сургадаг бөгөөд хүн дүрст болон бусад төрлийн роботыг бодит орчинд бэлтгэх зардал, хугацааг үлэмж хэмжээгээр бууруулах боломжтой гэж үзэж байна.
Энэ сарын эхээр Берклигийн Калифорнийн Их сургууль, Стэнфорд, Техасын Их сургууль (Остин) болон бусад байгууллагуудын судлаачид хамтран нийтэлсэн эрдэм шинжилгээний ажилд DreamDojo-г сургалтын дараа объект, орчны талаарх мэдээллийг нэгтгэн дүгнэж, ерөнхийлөн ойлгож чаддаг роботын “анхны дэлхийн загвар” хэмээн тодорхойлжээ.
DreamDojo-HV: Өмнөхөөсөө хэдэн арав дахин том мэдээллийн багц
DreamDojo нь DreamDojo-HV нэртэй мэдээллийн асар том багц дээр суурилж байна. Энэ багцад төрөл бүрийн нөхцөл байдал, орчин, даалгавартай хүний видеонууд 44 000 цагийн хугацаагаар агуулагджээ. NVIDIA-ийн мэдээлснээр энэ нь өмнө нь роботын дэлхийн загваруудыг сургахад ашиглаж байсан хамгийн том мэдээллийн сангаас 15 дахин урт хугацааг хамарсан, 96 дахин олон төрлийн ур чадвар, 2000 дахин олон үзэгдэл (scene) агуулсан хэмжээ юм.
Ийм хэмжээний өгөгдөл нь роботуудыг зөвхөн нэг даалгавар, нэг орчинд биш, харин маш олон нөхцөл байдал, объект, орчны өөрчлөлтийг “харж” сургах боломж олгож байгаа бөгөөд энэ нь бодит ертөнцөд дасан зохицох чадварт шууд нөлөөлнө гэж судлаачид үзэж байна.
Хоёр шатлалтай сургалт: эхлээд физикийг, дараа нь тоног төхөөрөмжийг “ойлгоно”
DreamDojo-ийн сургалтын процесс хоёр үндсэн үе шаттайгаар явагдана. Эхний шатанд загвар видео бичлэгүүдээс ерөнхий физикийн хуулиудыг, өөрөөр хэлбэл объектууд хэрхэн хөдөлдөг, унадаг, мөргөлддөг, хүний гар, бие, орчин хоорондоо яаж харилцан үйлчилдгийг сурна. Энэ нь “дэлхийн үндсэн логикийг” ойлгох суурь шат гэж үзэж болно.
Хоёр дахь шатанд тогтмол роботын команд, үйлдэл бүхий тусгай мэдээллээр дахин сургаж, тодорхой нэг роботын платформд тохируулна. Ингэснээр нэг талаас ерөнхий физикийн мэдлэгтэй, нөгөө талаас өөрийн биеийн бүтэц, хөдөлгөөний хязгаар, боломжоо мэддэг “робот тусгай хувилбар” бэлэн болдог.
Энэ хандлага нь өмнө нь даалгавар бүрийг төхөөрөмж тус бүр дээр шууд туршиж, олон удаагийн бодит тест хийх замаар сургадаг уламжлалт аргаас эрс ялгаатай. Одоо роботууд эхлээд хийсвэр түвшинд “дэлхийг ойлгож”, дараа нь тухайн биет платформдоо энэ мэдлэгээ буулган ашиглах боломжтой болж байна.
Бодит цагийн симуляци: 10 FPS хурдтай “боломжит ирээдүй”-г туршина
DreamDojo-ийн техникийн гол үзүүлэлтийн нэг нь бодит цагийн ойролцоо гүйцэтгэл юм. Загварыг нэрснээс хойш (inference үе шатанд) систем нь нэг минутаас дээш хугацаанд секундэд 10 кадр орчим (10 FPS) хурдтай ажиллаж чадсан нь роботын биеийн хяналтын олон хувилбар, шууд үйл ажиллагааны төлөвлөлтийг симуляцийн орчинд турших боломж өгч байна.
NVIDIA DreamDojo-г GR-1, G1, AgiBot, YAM зэрэг хэд хэдэн робот платформ дээр туршиж, янз бүрийн орчинд объекттой харилцах, хөдөлгөөн төлөвлөх, орчныг таних симуляцийн жишээг танилцуулсан. Эдгээр демо нь бодит ертөнцөд хийхээс өмнө виртуал орчинд нарийвчилсан туршилт, алдааны эрсдэлийг бууруулах ирээдүйн боломжийг харуулсан гэж шинжээчид үнэлж байна.
NVIDIA-ийн робот техникийн том мөрөөдөл, 660 тэрбум долларын дэд бүтэц
DreamDojo-г танилцуулсан энэ алхам нь NVIDIA-ийн робот техник, хиймэл оюун ухааныг нэгтгэсэн шинэ үеийн стратегийн том хүрээн дэх нэг хэсэг гэж харагдаж байна.
Давост болсон Дэлхийн эдийн засгийн форумын үеэр компанийн гүйцэтгэх захирал Женсен Хуан хиймэл оюун ухаан суурьтай робот техникийг “үе дамжин өнгөрөх боломж” гэж тодорхойлж, томоохон технологийн компаниудын хийж буй хөрөнгө оруулалт жилд 660 тэрбум ам.долларт хүрч болзошгүй гэж онцолсон. Түүний хэлснээр энэ хэмжээний хөрөнгө оруулалт нь түүхэнд байгаагүй хэмжээний дэд бүтцийн бүтээн байгуулалтын нэг хэсэг болж байна.
Аж үйлдвэрийн компаниудад ямар үнэ цэнэ өгөх вэ?
Аж ахуйн нэгжүүдийн хувьд DreamDojo-ийн хамгийн том давуу тал нь роботын зан төлөв, хяналтын бодлогыг бодит орчинд туршиж, эрсдэл хүлээхгүйгээр виртуал орчинд урьдчилан симуляц хийж, шалгах боломж юм.
Үүний үр дүнд компаниуд роботод ямар даалгавар өгч болох, ямар орчинд хэрхэн ажиллуулах, ямар төрлийн хяналтын стратеги илүү үр дүнтэй вэ гэдгийг бодит объект, шугам, агуулах, үйлдвэр дээр туршиж, осол гаргах, тоног төхөөрөмж, бараа бүтээгдэхүүн гэмтээх эрсдэлгүйгээр үнэлж чадна.
Ялангуяа үйлдвэрлэл, логистик, агуулахын автоматжуулалт зэрэг салбаруудад нэг алдаа нь өндөр өртөг, хугацааны алдагдал дагуулдаг тул ийм симуляци дээр суурилсан сургалт, төлөвлөлт нь бодит давуу тал авчирч болзошгүй гэж NVIDIA онцолж байна.
Кодыг нээлттэй болгох төлөвлөгөө
DreamDojo-г хөгжүүлж буй судлаачид, инженерүүд уг системийн кодыг олон нийтэд нээлттэй болгох төлөвлөгөөтэй байгаагаа илэрхийлсэн. Гэсэн хэдий ч яг ямар лицензээр, ямар бүрэлдэхүүн хэсгийг, хэзээ нийтэд гаргах талаар тодорхой хугацаа, нарийвчилсан мэдээллийг одоогоор зарлаагүй байна.
Гэсэн ч ийм түвшний дэлхийн загвар нээлттэй хэлбэрээр гарах нь робот техник, эрдэм шинжилгээ, стартапуудын экосистемд хүчтэй түлхэц өгөх магадлалтай гэж олон шинжээч таамаглаж байна. Роботууд хүний өдөр тутмын үйлдэл, хөдөлгөөнийг “харж” сурсан дэлхийн загвар дээр тулгуурлан илүү ухаалаг, уян хатан системүүд богино хугацаанд гарч ирж болзошгүй.
