Сочетание языковых, визуальных и основанных на действиях методов может помочь машинам быстрее осваивать задачи в таких областях, как строительство и производство.
Исследование ученых из Массачусетского технологического института предполагает, что новая стратегия обучения роботов может повысить их эффективность при выполнении сложных задач на стройплощадке.
Согласно пресс-релизу Массачусетского технологического института, группа Improbable AI Lab, входящая в состав Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта, объединила три типа инструкций - языковые, визуальные и основанные на действиях - для обучения роботов выполнению многоэтапных задач с более высоким уровнем успеха по сравнению с аналогичными методами обучения.
Согласно релизу, система обучения, известная как Compositional Foundation Models for Hierarchical Planning (HiP), может помочь роботам не только добиться эффекта в строительстве, но и совершить подвиги в производстве и домашних делах.
Роботы могут приближаться к своей "долгосрочной цели", которая представляет собой общую задачу, требующую сначала выполнения множества более мелких этапов, используя три различных вида параметров инструкции. Сделать сэндвич, вскипятить чайник, разложить товары по местам, основываясь на их внешнем виде, - вот примеры домашних дел, которые люди воспринимают как нечто само собой разумеющееся.
Согласно анонсу, метод HiP является иерархическим, с возможностью предварительного обучения каждого компонента на других наборах данных, включая информацию за пределами робототехники.
"Вместо того чтобы стремиться к тому, чтобы одна модель делала все, мы объединили несколько моделей, которые используют различные способы получения данных из Интернета", - говорит Анураг Аджай, аспирант MIT и сотрудник CSAIL, в своем заявлении. "При использовании в тандеме они помогают роботам принимать решения и потенциально могут помочь в решении задач в домах, на заводах и строительных площадках".
Согласно релизу, каждый шаг основывается на предыдущем, используя процесс, известный как "итеративное уточнение", который позволяет HiP рассуждать о своих идеях и получать информацию на каждом этапе, чтобы создать более правдоподобный дизайн. В MIT сравнивают эту технику с романистом, сдающим работу редактору, который затем возвращает рукопись с красными чернилами и замечаниями.
Роботы на стройплощадке
Аджай рассказал Construction Dive, что в настоящее время роботы ограничены своим оборудованием, но они будут хорошо справляться с грубой силой, например, поднимать и переносить очень большие грузы с одного места на другое, а также подниматься и спускаться по лестнице.
"Люди неплохо справляются с работой, требующей ловких манипуляций, но некоторые вещи, связанные с подъемом тяжелых предметов и перемещением в места, куда, например, не могут проехать краны, были бы... хорошими областями применения", - сказал Аджай в интервью.
Интеграция искусственного интеллекта и роботов - это тенденция, за которой подрядчики будут внимательно следить по мере приближения 2024 года. Хотя роботы еще не стали повсеместным явлением на строительных площадках, технологии, позволяющие сделать это, развиваются.
HiP - не единственный вид обучения роботов с помощью ИИ; исследователи из Исследовательского института Toyota используют генеративный подход к ИИ, известный как "диффузионная политика", для обучения своих роботов сложным задачам.
Роботы - это еще не все возможности ИИ в строительном бизнесе. Помимо демонстративных приложений, он может помочь строителям сэкономить время на ответах по электронной почте, поиске информации о заказах на изменение через чат-приложение и автоматизации проектирования.