Imagine um robô aprendendo tarefas complexas, como montar componentes complexos ou navegar em terrenos desafiadores, não ao longo de meses ou anos, mas no espaço de um único dia.
Este é o potencial transformador do Genesis, uma plataforma de simulação física de código aberto desenvolvida pela Universidade Carnegie Mellon e por pesquisadores da indústria privada.
Genesis permite que robôs passem por treinamento virtual em velocidades até 81 vezes mais rápidas do que o treinamento no mundo real , condensando efetivamente décadas de aprendizado em meras horas. A nova tecnologia inovadora abre portas para um futuro onde os robôs podem integrar-se perfeitamente em nossas vidas, auxiliando em tudo, desde fabricação e saúde até exploração e assistência em desastres.
Comparação de velocidade com simuladores robóticos populares baseados em CPU e GPU. (Fonte: Página GitHub do Genesis)
Mas o Genesis é mais do que apenas um demônio da velocidade; é uma sinfonia sofisticada de física e inteligência artificial, harmonizando a intrincada dança das leis físicas com o poder criativo da IA. Esta sinfonia é conduzida por um poderoso mecanismo físico capaz de simular a interação de forças, movimentos e interações que governam o mundo físico.
Gerando mundos para treinamento em robótica e IA
Descrito como o “mecanismo de física mais rápido do mundo”, o Genesis oferece velocidades de simulação sem precedentes, até 81 vezes mais rápidas do que as existentes Simuladores robóticos acelerados por GPU, como Isaac Gym da Nvidia e Mujoco MJX, sem comprometer a precisão e fidelidade da simulação. Projetado para robótica, IA incorporada e aplicações de IA física, distingue-se pela sua versatilidade, servindo como:
Uma Máquina Física Universal: Capaz de simular uma ampla gama de materiais e fenômenos físicos, incluindo corpos rígidos e articulados, líquidos, gases, objetos deformáveis e materiais granulares.
Uma plataforma de simulação robótica: fornece uma interface amigável para criar e simular ambientes robóticos complexos com facilidade e eficiência sem precedentes. Os pesquisadores podem projetar cenários complexos envolvendo vários robôs, incluindo braços robóticos, robôs com pernas, drones e até robôs macios, e observar seu comportamento em um mundo virtual altamente realista.
Um sistema de renderização: com recursos avançados de ray tracing para resultados visuais de alta qualidade, essenciais para apresentações, pesquisas e colaboração. Isto permite a criação de simulações incrivelmente realistas, melhorando a compreensão e a análise do comportamento do robô.
Um mecanismo de dados generativo: transformação de prompts de linguagem natural em diversas modalidades de dados, como cenas interativas, propostas de tarefas e comportamentos de robôs. Este recurso inovador permite aos usuários descrever um cenário em inglês simples, e o Genesis irá gerar o ambiente de simulação correspondente, completo com objetos, robôs e até tarefas predefinidas.
O Genesis oferece vários recursos importantes que o tornam uma ferramenta poderosa para pesquisadores e desenvolvedores:
Desempenho otimizado: aproveita a computação paralela acelerada por GPU para velocidades de simulação ultrarrápidas. Por exemplo, ao simular uma cena de manipulação com um braço robótico Franka, o Genesis atinge impressionantes 43 milhões de quadros por segundo (FPS) em uma única GPU RTX 4090. Essa velocidade incrível permite prototipagem e testes rápidos de projetos de robôs e algoritmos de controle.
Pythônico e fácil de usar: Desenvolvido inteiramente em Python, com um design de API intuitivo para fácil instalação e uso. Isso torna o Genesis acessível a uma ampla gama de usuários, incluindo aqueles sem vasta experiência em programação.
Compatibilidade entre plataformas: é executado nativamente em diferentes sistemas operacionais (Linux, macOS, Windows) e back-ends de computação (CPU, GPU Nvidia, GPU AMD, Apple Metal). Isso garante que os pesquisadores possam usar o Genesis independentemente da configuração preferida de hardware ou software.
Simulação diferenciável: Compatível com estruturas de IA e aprendizado de máquina, suportando solucionadores diferenciáveis para aplicações avançadas de controle robótico. Esse recurso é crucial para treinar robôs usando aprendizado por reforço e outras técnicas de IA, permitindo a otimização eficiente do comportamento do robô.
Auto-hibernação: acelera simulações de forma inteligente, colocando automaticamente entidades estáticas em um estado de baixo consumo de energia. Isto aumenta ainda mais a eficiência do Genesis, permitindo a simulação de ambientes ainda maiores e mais complexos.
Amplo suporte a formatos de arquivo: Genesis suporta o carregamento de vários tipos de arquivos, incluindo MJCF (.xml), URDF,.obj,.glb,.ply e.stl. Isso garante compatibilidade com uma ampla variedade de modelos de robôs e ativos 3D existentes.
O mecanismo, combinado com algoritmos de IA de última geração, permite a criação de simulações dinâmicas e fisicamente precisas que podem ser usadas para treinar robôs em um ambiente seguro e controlado. Ao aproveitar o poder das placas gráficas, o Genesis pode executar até 100.000 cópias de uma simulação simultaneamente, permitindo iteração rápida e refinamento de algoritmos de controle.
Genesis pretende usar agente robótico generativo e mecanismo de física para gerar automaticamente políticas robóticas e dados de demonstração para diversas habilidades em diferentes cenários. (Fonte: página Genesis GitHub)
O paralelismo massivo é semelhante a ter um exército de robôs aprendendo simultaneamente, cada um contribuindo ao conhecimento coletivo e acelerando o ritmo da inovação.
“Uma hora de tempo de computação dá a um robô 10 anos de experiência em treinamento. Foi assim que Neo foi capaz de aprender artes marciais em um piscar de olhos no Matrix Dojo”, escreveu Jim Fan, co-autor do artigo de pesquisa Genesis, no X.
Se um A IA pode controlar 1.000 robôs para realizar 1 milhão de habilidades em 1 bilhão de simulações diferentes, então pode “simplesmente funcionar” em nosso mundo real, que é simplesmente outro ponto no vasto espaço de realidades possíveis. Este é o princípio fundamental por trás do porquê a simulação funciona. então… pic.twitter.com/sKDsisBewZ
— Jim Fan (@DrJimFan) 19 de dezembro, 2024
Fan, que contribuiu para vários projetos de simulação robótica para a Nvidia, captura a essência do potencial transformador do Genesis. Essa aceleração não apenas acelera o processo de desenvolvimento, mas também permite a exploração de um. uma gama mais ampla de comportamentos e estratégias de robôs, levando a robôs mais robustos e adaptáveis.
Mundos tecidos a partir de palavras
Gênesis vai além de simplesmente acelerar simulações; ele capacita os usuários a criar mundos inteiros do zero, usando o poder da linguagem. Ao aproveitar modelos de linguagem de visão (VLMs), um tipo de inteligência artificial que pode compreender e gerar texto e imagens, o Genesis pode transformar descrições de texto simples em ambientes 3D dinâmicos e interativos.
Imagine digitar algumas frases descrevendo o centro de uma cidade, completo com encruzilhadas, humanos, veículos e edifícios, e depois observar como o Genesis dá vida a essa cena em uma simulação fisicamente precisa, repleta de nuances de luz , sombra e movimento.
Mecanismo de simulação Genesis Physics AI usado para geração de cenas 3D interativas. (Fonte: página Genesis GitHub)
Essa capacidade de geração de texto para o mundo abre um reino de possibilidades para a robótica pesquisa e além. Os pesquisadores podem criar cenários complexos de forma rápida e fácil para testar as habilidades de navegação, manipulação e interação do robô.
Com ele, um robô pode aprender a navegar em uma estrada movimentada, entregando produtos e evitando obstáculos, tudo dentro de um ambiente simulado gerado a partir de algumas linhas de texto. Isto não só economiza tempo e recursos, mas também permite a criação de cenários de treinamento altamente específicos e personalizados.
Além disso, a tecnologia tem o potencial de revolucionar a criação de mundos virtuais para jogos, entretenimento e até educação.. Outro possível caso de uso poderia ser o de pesquisadores explorando eventos históricos ou conceitos científicos em ambientes imersivos gerados por IA que respondem dinamicamente às suas ações.
Mecanismo de simulação Genesis Physics AI usado para geração interativa de movimentos de personagens 3D. (Fonte: página Genesis GitHub)
Em vez de ler passivamente sobre um lugar histórico, eles poderiam caminhar pelas ruas de um simulou Atenas interagindo com cidadãos virtuais e testemunhando como a Acrópole está sendo construída.
Gênesis e RoboGen: uma visão compartilhada para o futuro da robótica
O desenvolvimento de Gênesis ressoa com as aspirações de outros projetos ambiciosos no campo da robótica, como o projeto RoboGen, estreitamente relacionado. Robogen é uma plataforma de código aberto focada na coevolução de corpos e cérebros de robôs, usando Genesis como base para suas simulações.
Seu objetivo principal é desenvolver robôs que possam ser facilmente fabricados usando impressão 3D e componentes eletrônicos de baixo custo e prontamente disponíveis, como uma placa microcontroladora Arduino, peças modulares impressas em 3D e servo motores.
O RoboGen tem como objetivo extrair conhecimento de modelos em grande escala e aplicá-lo à robótica, gerando um fluxo interminável de demonstrações de habilidades para diversas tarefas e ambientes.
Isso é alcançado por meio de um processo de quatro estágios. gasoduto:
Proposta de tarefa: propor novas tarefas para o robô aprender. Isso pode envolver tarefas como agarrar objetos, navegar por obstáculos ou até mesmo realizar ações mais complexas, como abrir portas ou montar estruturas.
Geração de cena: Criar ambientes correspondentes para as tarefas propostas. Isso envolve a geração de mundos virtuais realistas com vários objetos, obstáculos e características do terreno com os quais o robô precisa interagir.
Geração de supervisão de treinamento: geração de dados de treinamento e supervisão para o processo de aprendizagem do robô. Isso pode envolver o fornecimento de demonstrações da tarefa desejada, o estabelecimento de metas ou a definição de funções de recompensa para aprendizado por reforço.
Aprendizagem de habilidades: permitir que o robô adquira novas habilidades com base nas informações geradas. Isto envolve a utilização de algoritmos de aprendizagem automática para treinar o sistema de controlo do robô, permitindo-lhe adaptar-se e melhorar o seu desempenho ao longo do tempo.
“Nosso trabalho tenta transferir o amplo e versátil conhecimento incorporado em modelos de grande escala para o campo da robótica, dando um passo em direção ao treinamento automatizado de habilidades robóticas em grande escala e à coleta de demonstrações para a construção de sistemas robóticos generalizáveis”, o artigo de pesquisa da RoboGen
Isso se alinha ao objetivo da Genesis de fornecer uma plataforma poderosa e versátil para treinamento de robôs, permitindo o desenvolvimento de robôs mais robustos e adaptáveis para aplicações do mundo real.
Além da robótica: um vislumbre do futuro da IA
Mas Gênesis é mais do que apenas um simulador robótico; é um vislumbre do futuro da criação de conteúdo baseado em IA. Seus recursos geradores vão além dos ambientes 3D para abranger movimentos de personagens, animações faciais e até mesmo vídeos fisicamente precisos. povoado por personagens realistas, capazes de expressar emoções e interagir com o ambiente de uma maneira fisicamente plausível. Este é o tipo de experiência imersiva que o Genesis poderia ajudar a criar. Isto tem implicações não apenas para entretenimento e jogos, mas também para campos como realidade virtual, realidade aumentada e até mesmo terapia e reabilitação.
Embora o sistema generativo ainda não esteja incluído no código disponível publicamente no GitHub, a equipe de desenvolvimento planeja lançá-lo no futuro. À medida que o Genesis continua a evoluir, promete ser uma ferramenta poderosa tanto para investigadores como para criadores, ultrapassando os limites do que é possível no mundo digital e confundindo os limites entre a realidade física e a simulação virtual.
A capacidade de gerar simulações realistas a partir de descrições de texto pode revolucionar a forma como projetamos, testamos e interagimos com ambientes virtuais.
Considerações éticas da robótica alimentada por IA
Tal como acontece com qualquer tecnologia transformadora, a ascensão da robótica alimentada por IA levanta importantes considerações éticas. À medida que os robôs se tornam mais sofisticados e integrados nas nossas vidas, é crucial garantir que sejam desenvolvidos e implementados de forma responsável. Isto inclui abordar preocupações sobre a deslocação de empregos, o preconceito algorítmico e o potencial uso indevido da tecnologia robótica.
A natureza de código aberto de plataformas como o Genesis pode desempenhar um papel crucial na promoção do desenvolvimento ético. Ao tornar a tecnologia subjacente transparente e acessível, permite um maior escrutínio e responsabilização. Isto pode ajudar a garantir que a robótica alimentada por IA seja desenvolvida de uma forma que beneficie a humanidade e se alinhe com os nossos valores.
