Компанія Meta досягла успіхів у розробці соціальних ШІ-агентів

Facebook AI Research (FAIR) знаходиться в авангарді новаторської соціально-інтелектуальної робототехніки. Їхньою головною метою є створення роботів, здатних допомагати у виконанні повсякденних завдань, адаптуючись до конкретних уподобань своїх партнерів-людей. В основі їхньої роботи лежить глибоке занурення у вбудовані системи, що закладає основу для наступного покоління доповненої реальності (AR) та віртуальної реальності (VR). Кінцевою метою є безперешкодна інтеграція робототехніки в наше життя, полегшення тягаря рутинних обов’язків і підвищення якості життя. Багатогранний підхід FAIR підкреслює злиття ШІ, доповненої і віртуальної реальності та робототехніки, що має на меті наблизити майбутнє, в якому технології гармонійно покращують наш повсякденний досвід і розширюють наші можливості у безпрецедентний спосіб.

FAIR досягла трьох значних проривів у вирішенні проблем масштабованості та безпеки при навчанні та тестуванні ШІ-агентів у фізичному середовищі:

Habitat 3.0: Це високоточний симулятор, розроблений для роботів і аватарів, який полегшує співпрацю людини і робота в умовах, подібних до домашніх.

Набір даних синтетичних сцен середовища існування (HSSD-200): Це набір 3D-даних, ретельно опрацьованих художниками для забезпечення виняткового узагальнення при навчанні навігаційних агентів.

Платформа HomeRobot: Це доступний домашній робот-помічник, призначений для виконання завдань з відкритим словником як у симульованому, так і в реальному середовищі, що прискорює розробку ШІ-агентів, здатних допомагати людині.

Habitat 3.0 діє як симулятор, спрощуючи дослідження робототехніки, дозволяючи швидко і безпечно тестувати алгоритми у віртуальному середовищі, перш ніж розгортати їх на фізичних роботах. Вона заохочує співпрацю між людьми та роботами у виконанні повсякденних завдань, охоплюючи різноманітні домашні умови та використовуючи реалістичні людиноподібні аватари. Habitat 3.0 представляє еталонні завдання, які сприяють спільній роботі робота і людини в реальних сценаріях в приміщенні, таких як прибирання і навігація, відкриваючи нові шляхи для дослідження соціально втіленого ШІ.

HSSD-200 – це синтетичний набір даних 3D-сцен, який пропонує більш реалістичний і компактний варіант для навчання роботів у змодельованих умовах. Він складається з 211 високоякісних 3D-сцен, що імітують реальні інтер’єри, і містить 18 656 моделей з 466 семантичних категорій. Незважаючи на менший масштаб, ШІ-агенти, навчені на HSSD-200, демонструють такі ж результати, як і ті, що навчалися на значно більших наборах даних. У деяких випадках агенти, навчені на 122 сценах HSSD-200, перевершують агентів, навчених на 10 000 сценах з попередніх наборів даних, що демонструє їхню ефективність в узагальненні до реальних сценаріїв.

Спільна платформа має життєво важливе значення в дослідженнях робототехніки. Платформа HomeRobot прагне задовольнити цю потребу, визначаючи мотивуючі завдання, пропонуючи універсальні програмні інтерфейси та сприяючи залученню спільноти. Мотивуючим завданням є мобільна маніпуляція з відкритим словником, що ставить перед роботами завдання маніпулювати об’єктами в різноманітних середовищах. Бібліотека HomeRobot підтримує навігацію та маніпуляції для роботів Stretch від Hello Robot та Spot від Boston Dynamics як у симуляції, так і в реальних умовах, заохочуючи до повторення експериментів. Платформа підкреслює переносимість, модульність та базові агенти, а тестовий показник демонструє 20% успіху в реальних тестах.