Open world modeliai: robotai mokosi ne iš teorijos, o iš pasaulio
·
Open world modeliai yra tema, kuri skamba lyg iš laboratorijos, bet jos pasekmes matys gamyba, logistika ir robotika.
NVIDIA rugpjūčio 6 d. rašė, kad tokie modeliai jau naudojami kurti treniravimo duomenis, testuoti robotų veiksmus ir ruošti fizinio DI sistemas.
Paprastai tariant: robotui neužtenka perskaityti instrukciją. Jam reikia pasaulio, kuriame galima saugiai klysti.
KODĖL FIZINIS DI SUDĖTINGAS
Teksto modelis suklydo – pataisai sakinį. Robotas suklydo sandėlyje – gali numesti dėžę, užkliudyti žmogų ar sustabdyti liniją.
Todėl fiziniam DI reikia daug scenarijų. Retų kampų. Blogo apšvietimo. Keistai padėtų objektų. Situacijų, kurių realybėje nenori kartoti tūkstantį kartų.
Čia ir atsiranda simuliacijos bei pasaulio modeliai.
KĄ DUODA WORLD MODELS
NVIDIA pavyzdžiuose kalba apie Cosmos 3, OpenUSD ir Omniverse kryptį. Modeliai gali padėti generuoti įvairesnes aplinkas, testuoti politiką ir ruošti sistemas robotikai, autonominiam transportui, išmaniosioms erdvėms.
Man čia svarbiausias žodis – saugiai. Galima leisti sistemai treniruotis skaitmeniniame pasaulyje, kol realus pasaulis lieka sveikas.
Kaip su vairavimo simuliatoriumi. Geriau pirmą klaidą padaryti ekrane, ne sankryžoje.
KĄ TAI REIŠKIA LIETUVAI
Lietuvos gamybos ir logistikos įmonėms ši tema dar gali atrodyti ankstyva. Bet robotų diegimas dažnai stringa ne dėl pačių robotų, o dėl aplinkos įvairovės.
Kiekvienas sandėlis kitoks. Kiekviena linija turi savų kampų. Kiekvienas procesas turi „čia visada taip būna“ momentų.
Open world modeliai gali tapti būdu prieš diegimą ištestuoti daug daugiau realybės, nei fiziškai spėtum per savaitę.
FAQ
Kas yra open world modeliai?
Tai modeliai, padedantys kurti ir suprasti įvairius fizinio pasaulio scenarijus DI sistemų treniravimui.
Kodėl jie svarbūs robotams?
Robotai turi veikti realiose, netvarkingose aplinkose, todėl jiems reikia daug saugių treniravimo ir testavimo scenarijų.
Kur tai gali būti naudojama?
Robotikoje, gamyboje, logistikoje, autonominiame transporte ir išmaniųjų erdvių sistemose.
Šaltinis: NVIDIA Blog.
Jei gamyboje svarstote robotizaciją, pradėkite nuo vieno proceso žemėlapio: kur robotas galėtų klysti ir kiek kainuotų ta klaida?
