Голяма група изследователи от университетите и частната индустрия представиха Genesis - нова система за компютърна симулация с отворен код, която позволява на роботите да упражняват задачи в симулирана реалност 430 000 пъти по-бързо, отколкото в реалния свят. Изследователите могат също така да използват агент с изкуствен интелект за генериране на триизмерни физични симулации от текстови подсказки.

Ускорената симулация означава, че невронната мрежа за пилотиране на роботи може да прекара виртуално еквивалента на десетилетия, за да се научи да вдига предмети, да ходи или да манипулира с инструменти само за няколко часа реално компютърно време.

„Един час изчислително време дава на робота 10 години опит в обучението. Така Нео успя да научи бойни изкуства за един миг в света на „Матрицата“, пише съавторът на статията на Genesis Джим Фан в своя X профил и казва, че е играл „незначителна роля“ в изследването. Преди това Фан е работил по няколко проекта за симулация на роботика за Nvidia.

Genesis се появява в момент, когато изследователите в областта на роботиката търсят по-добри инструменти за тестване и обучение на роботи във виртуална среда, преди да ги внедрят в реалния свят. Бързата и точна симулация помага на роботите да усвояват по-бързо сложни задачи, като същевременно намалява необходимостта от скъпи физически тестове. Например на тази страница на проекта изследователите показват техники, разработени във физичните симулации на Genesis (като правене на задни салта), които се прилагат за четирикраки роботи и гъвкави роботи.

Платформата Genesis, разработена от група, ръководена от Джоу Сиан от университета Карнеги Мелън, обработва физични изчисления до 80 пъти по-бързо от съществуващите симулатори на роботи (като Isaac Gym на Nvidia). Тя използва графични карти, подобни на тези, с които се захранват видеоигрите, за да изпълнява до 100 000 копия на симулация наведнъж. Това е важно, когато става въпрос за обучение на невронните мрежи, които ще контролират бъдещите реални роботи.

„Ако един изкуствен интелект може да контролира 1000 робота, които да изпълняват 1 милион умения в 1 милиард различни симулации, тогава той може „просто да работи“ в нашия реален свят, който е просто още една точка в огромното пространство от възможни реалности“, пише Фан в своята публикация в X. „Това е основният принцип, който стои зад това защо симулацията работи толкова ефективно за роботиката.“

Екипът обяви и възможността за генериране на това, което нарича „4D динамични светове“ - може би използвайки 4D, защото могат да симулират 3D свят в движение във времето. Системата използва модели на езика на зрението (VLM), за да генерира цялостни виртуални среди от текстови описания (подобно на „подсказките“ в други модели на изкуствен интелект), като за създаването на световете се използват API на собствената симулационна инфраструктура на Genesis.

Генерираните от ИИ светове включват реалистична физика, движения на камерата и поведение на обектите, всичко това от текстови команди. След това системата създава физически точни видеоклипове с лъчево проследяване и данни, които роботите могат да използват за обучение.

Платформата се отличава от другите симулатори на 3D свят за обучение на роботи, тъй като използва Python както за потребителския си интерфейс, така и за основния си физичен двигател. Други двигатели използват C++ или CUDA за основните си изчисления, като ги обвиват в API на Python. Genesis използва подход, основан на Python.

Снимка: Unsplash/Zhou et al.

Виж още: Nintendo Switch 2 може да продаде до 17 млн. бройки за една година без сериозна конкуренция