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Un robot quadrupède apprend à « se tenir sur deux jambes et descendre les escaliers » ! 83 % plus efficace que les systèmes sur pieds
Un robot quadrupède apprend à « se tenir sur deux jambes et descendre les escaliers » ! 83 % plus efficace que les systèmes sur pieds
Vous souvenez-vous de cette course de robots avec Tesla ?
Il s'agit d'un robot quadrupède à pattes de roue portant le même nom que la société développée par une société dérivée de l'École polytechnique fédérale de Zurich, Suisse-Swiss-Mile, anciennement connue sous le nom de N'IMPORTE QUEL robot quadrupède.
Moins de six mois depuis qu'elle a commencé à courir avec Tesla, elle a réalisé une autre mise à niveau majeure.
Cette mise à niveau a amélioré l'algorithme du robot, et la capacité de mouvement a directement amélioré UP UP UP
Vous pouvez vous tenir sur deux jambes et descendre les escaliers :
(OS intérieur de l'éditeur : Si je porte des patins à roulettes en descendant les escaliers, je risque de tomber et de manger de la merde)
Si vous êtes fatigué de monter les escaliers, prenez l'ascenseur et appuyez sur la porte de l'ascenseur avec votre pied avant :
Être capable de faire face aux obstacles avec facilité :
Il sait également quand se lever et quand « s'allonger », et passer de la position debout le mouvement des jambes et des quadrupèdes est plus fluide :
L'algorithme AMP est appliqué à de vrais robots pour la première fois
Swiss-Mile a déjà utilisé des méthodes de contrôle prédictif de modèle (MPC) et d'apprentissage par renforcement (RL) , mais cela nécessite des ajustements fastidieux pour obtenir la méthode de mouvement idéale.
Dans cette mise à niveau de l'algorithme, les chercheurs ont utilisé l'algorithme Multi-AMP (Adversarial Motion Priors adversarial motion prior) pour améliorer le cadre d'apprentissage par renforcement traditionnel, qui peut automatiquement exécuter plusieurs priors de mouvement pour les cibles d'imitation et le mouvement. processus de sélection.
Qu'est-ce que l'AMP exactement ?
Il s'agit d'un système d'apprentissage contradictoire basé sur l'animation de personnages physiques, proposé par des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley et de l'Université Jiao Tong de Shanghai, et Swiss-Mile a appliqué cette méthode à un vrai robot pour la première fois !
Pour l'apprentissage général de l'imitation, il est généralement nécessaire d'extraire manuellement un grand nombre de segments de mouvement qui doivent être imités comme cibles de suivi. Cependant, l'utilisation d'AMP peut sélectionner automatiquement les segments de mouvement appropriés pour atteindre la tâche cible. et la sélection de clips de mouvement au discriminateur, le discriminateur apprend à faire la distinction entre les politiques et les transitions d'état des données de mouvement.
Formation à la simulation et au déploiement
Les chercheurs ont déployé le cadre Multi-AMP sur le Swiss-Mile avec 16 degrés de liberté, permettant au simulateur ⽤ Isaac Gym, et plus de 4 000 robots peuvent s'entraîner simultanément compétences en 42 minutes.
L'environnement d'entraînement se compose de trois tâches :
La première tâche est le mouvement quadrupède, et les données de mouvement sont constituées de mouvements enregistrés par la stratégie RL.
La deuxième tâche consiste à utiliser la compétence d'évitement pour que le robot se cache sous la table. Les données de mouvement de la compétence sont générées par le pipeline d'optimisation de trajectoire et déployées et suivies par le contrôleur MPC.
La dernière tâche est la conversion de mouvement entre "debout" et "quadrupède". Grâce aux compétences de découplage des données, le robot peut se tenir debout sur ses pattes arrière, glisser sur deux pattes et enfin utiliser la position assise. redescendez de la même manière que vous l'avez fait en vous levant.
Enfin, Swiss-Mile a été déployé dans un environnement réel, les chercheurs ont utilisé des modèles d'actionneurs d'articulations de jambe pour combler le fossé entre la simulation et la réalité, et ont utilisé un entraînement sur terrain accidenté, des interférences aléatoires, etc. robustesse. stabilité ; si une certaine vitesse articulaire dépasse la limite de l'actionneur, le robot apprend à maintenir une tolérance sûre de la limite tout au long de la trajectoire terminale.
Robot quadrupède ou humanoïde ? 83 % plus efficace que les systèmes sur pieds !
Swiss-Mile n'est pas seulement un robot à quatre pattes, mais aussi un robot humanoïde.
La version à roues présente de nombreux avantages significatifs par rapport à la version à pattes. Une fois l'algorithme amélioré, le robot peut se lever directement dans l'état de « robot humanoïde » et effectuer des actions difficiles telles que glisser, monter des escaliers et aller. en descente. Capable de se déplacer plus rapidement et plus efficacement, beaucoup plus vite que la marche à quatre pattes et 83 % plus efficace que les systèmes sur pattes !
À l'avenir, l'entreprise espère commercialiser des robots à pattes de roue pour effectuer diverses tâches, notamment la cartographie, les inspections, les secours en cas de catastrophe et la logistique en environnement urbain.
Peut-être qu'un jour, vous verrez le robot utiliser ses "pattes avant" surélevées comme bras pour saisir les colis express, puis les placer dans le compartiment cargo sur le dos, puis revenir à quatre pattes pour se déplacer le plus rapidement possible. Livraison porte à porte rapide.
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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