Współczesne wyzwania w nauce robotyki – jak radzić sobie z ograniczeniami i różnorodnością
Tworzenie zaawansowanych modeli sterujących robotami to dziedzina, która ciągle napotyka liczne wyzwania. Proces ten często wymaga zbierania danych dla konkretnego robota, zadania oraz środowiska, w którym ma on operować. Niestety, wyuczone polityki działania rzadko kiedy sprawdzają się poza konkretnymi ustawieniami, a to ogranicza możliwość ich wykorzystania w nowych, nieznanych sytuacjach.
Ostatnie postępy w otwartych, wielkoskalowych bazach danych umożliwiły wstępne szkolenie modeli na dużych, zróżnicowanych danych o wysokiej jakości. Niemniej jednak, robotyka stawia dodatkowe wyzwania związane z heterogenicznością – roboty różnią się nie tylko pod względem budowy fizycznej, ale także wykorzystywanych sensorów czy środowisk pracy. Kluczowe znaczenie w złożonych, długotrwałych zadaniach mają zarówno informacje proprioceptywne (czyli dotyczące ruchu i pozycji robota), jak i te dostarczane przez systemy wizyjne. Słabe przetwarzanie tych informacji może prowadzić do nadmiernego dopasowania, co oznacza, że robot może powtarzać te same ruchy w sytuacjach, które nie są dla niego nowością.
Ograniczenia bieżących metod uczenia robotów
W tradycyjnych podejściach do nauki robotów, dane zbiera się dla jednego robota wykonującego jedno, specyficzne zadanie. Choć takie podejście może dostarczać użytecznych wyników dla danego przypadku, jego głównym ograniczeniem jest brak możliwości generalizacji. Modele wyuczone w ten sposób nie są w stanie sprawnie działać w nowych zadaniach czy na innych robotach. Nowoczesne metody, takie jak wstępne szkolenie (pre-training) oraz uczenie transferowe (transfer learning), wykorzystują dane z dziedzin takich jak wizja komputerowa czy przetwarzanie języka naturalnego, aby pomóc modelom lepiej adaptować się do nowych wyzwań.
Jednak robotyka w porównaniu do innych dziedzin dysponuje mniejszą ilością danych, które są także bardziej zróżnicowane pod względem jakości i rodzaju. Mimo to, postępy w łączeniu danych multimodalnych (obrazy, język, dźwięki) przyspieszają proces nauki i ułatwiają tworzenie bardziej uniwersalnych modeli.
Przełomowe rozwiązanie – Heterogeneous Pre-trained Transformers (HPT)
Zespół badaczy z MIT CSAIL oraz Meta opracował nowatorską architekturę o nazwie Heterogeneous Pre-trained Transformers (HPT), która została stworzona z myślą o uczeniu się z danych pochodzących z różnych form robotów. Głównym celem HPT jest stworzenie uniwersalnej reprezentacji zadań, która może być wykorzystywana przez różne roboty w różnych warunkach. Dzięki temu, zamiast trenować robota od zera dla każdego zadania, można wykorzystać już zdobyte wcześniej informacje, co przyspiesza proces szkolenia i czyni go bardziej wydajnym.
Architektura HPT łączy dane proprioceptywne oraz wizualne z różnych robotów w krótką sekwencję tokenów, które następnie są przetwarzane w celu kontrolowania ruchów robota w różnych zadaniach. To podejście pozwala zastosować wiedzę zdobytą dzięki jednemu robotowi do sterowania innymi robotami, co jest kluczowym krokiem naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki.
Struktura HPT – jak to działa?
HPT składa się z trzech kluczowych elementów: stem (części specyficznej dla każdego robota), trunk (wspólnego modelu) oraz heads (głów odpowiedzialnych za konkretne zadania). Każdy robot w systemie HPT korzysta z odrębnego kodera, który przetwarza jego dane z czujników, takich jak obrazy z kamer czy informacje z sensorów ruchu. Wspólny model trunk jest wstępnie przeszkolony na różnych zbiorach danych i może być przenoszony na nowe roboty i zadania. Na końcu proces ten wykorzystuje dekodery specyficzne dla danego zadania, aby generować odpowiednie działania.
Po zakodowaniu danych z różnych robotów, HPT przekształca je w krótkie sekwencje tokenów, które mogą być łatwo przetwarzane w celu generowania działań robota. Dzięki temu możliwe jest skuteczne zarządzanie bardziej złożonymi zadaniami w różnych środowiskach pracy.
Skalowanie i wyniki – co udało się osiągnąć?
W trakcie badań nad architekturą HPT przeanalizowano ponad 50 różnych źródeł danych oraz wykorzystano model o wielkości przekraczającej 1 miliard parametrów. Do procesu wstępnego szkolenia włączono dane pochodzące nie tylko z rzeczywistych robotów, ale także z symulacji oraz filmów przedstawiających ludzi. Co istotne, wyniki pokazały, że HPT sprawdza się zarówno w kosztownych operacjach z wykorzystaniem rzeczywistych robotów, jak i w symulacjach. Model poprawił wydajność o ponad 20% w zadaniach, które wcześniej nie były widziane przez system, co czyni go dużo bardziej wszechstronnym niż wcześniejsze podejścia.
Podsumowanie
Proponowana architektura HPT stanowi ważny krok naprzód w radzeniu sobie z wyzwaniami, które wynikają z różnorodności robotów i ich środowisk pracy. Dzięki niej możliwe jest tworzenie modeli, które lepiej generalizują i radzą sobie z szerokim spektrum zadań. Mimo że proces wstępnego szkolenia z wykorzystaniem różnorodnych danych może być czasochłonny, potencjalne korzyści są ogromne. To podejście może stać się źródłem inspiracji dla przyszłych prac nad modelami robotyki, które skuteczniej radzą sobie z heterogenicznymi danymi!