NVIDIA fiziniai DI agentai: robotai pirmiau mokysis simuliacijoje
·
Fiziniai DI agentai iš NVIDIA naujienos skamba kaip mokslinė fantastika, bet esmė labai praktiška: robotai ir autonominės sistemos turi mokytis saugiau, greičiau ir pigiau prieš išeidami į realų pasaulį.
Kitaip tariant, pirmiau treniruotė. Tada kelias.
NVIDIA CVPR kontekste pristatė agentų įgūdžius, kurie veikia su Cosmos 3 ir padeda kurti duomenis, simuliuoti situacijas, treniruoti elgseną ir vertinti rezultatus autonominiams automobiliams, robotams ir vaizdo DI sistemoms.
KODĖL ROBOTAMS REIKIA SIMULIACIJOS
Jeigu robotas mokosi tik realiame pasaulyje, viskas brangu ir lėta. Reikia įrangos, vietos, saugumo, žmonių, daug kartų kartoti klaidas. O klaidos fiziniame pasaulyje kartais sulaužo ne tik kodą.
Simuliacija leidžia sukurti tūkstančius scenarijų. Lietus. Prastas apšvietimas. Netikėtas objektas. Kitas kampas. Retas atvejis, kurio gatvėje lauktum mėnesį.
Čia DI gali gauti daugiau praktikos, nei realybėje būtų protinga leisti.
KAS TIE AGENTŲ ĮGŪDŽIAI
NVIDIA kalba apie darbo eigą aplink fizinį DI. Ne tik modelį, kuris „supranta vaizdą“, bet visą grandinę: scenos atkūrimą, sintetinių duomenų kūrimą, politikų treniravimą, testavimą, iteravimą.
Skamba techniškai. Bet verslo kalba tai reiškia vieną dalyką: greičiau pereiti nuo idėjos prie patikimo veikimo.
Robotikos komandoms tai gali sutaupyti mėnesius. Autonominių sistemų kūrėjams – sumažinti riziką. Gamybai – greičiau išbandyti scenarijus prieš keičiant realią liniją.
LIETUVAI TAI NE TIK APIE ROBOTUS
Lietuvoje neturime daug autonominių automobilių gamyklų. Bet turime logistiką, gamybą, sandėlius, žemės ūkį, energetiką. Visur, kur yra fizinis procesas, DI pamažu ateis ne tik į kompiuterio ekraną.
Pradžia gali būti paprasta: vaizdo analizė, broko atpažinimas, saugumo stebėsena, sandėlio judėjimo optimizavimas.
Ir taip, čia dar reikės daug darbo. Bet kryptis aiški.
VIENAS KLAUSIMAS VADOVAMS
Kuri jūsų veiklos dalis šiandien priklauso nuo žmogaus akių, rankų ar pasikartojančio sprendimo fizinėje vietoje?
Ten verta žiūrėti pirmiausia. Ne tam, kad žmogų išmesti. O tam, kad pavojingą, nuobodų ar klaidoms jautrų darbą padaryti geriau.
NVIDIA naujiena rodo, kad DI agentai išeina iš dokumentų ir pokalbių. Jie pradeda mokytis pasaulio, kuriame yra stalai, ratai, kameros, šešėliai ir labai realios klaidos.
Šaltinis: NVIDIA.
DUK
Kas yra fiziniai DI agentai?
Tai DI sistemos, skirtos veikti su realaus pasaulio užduotimis, robotais, autonominėmis sistemomis ar vaizdo analize.
Kodėl naudojama simuliacija?
Ji leidžia pigiau ir saugiau išbandyti daug scenarijų prieš bandymus realiame pasaulyje.
Ar tai aktualu verslui be robotų?
Taip, nes vaizdo analizė, gamyba ir logistika jau gali naudoti panašius principus.
Norite suprasti, kur DI tinka jūsų veikloje? Pradėkite nuo pasikartojančių procesų arba pasikalbėkite su Salvaro komanda.
