Imaginați-vă un robot care învață sarcini complexe, cum ar fi asamblarea componentelor complicate sau navigarea pe terenuri provocatoare, nu în luni sau ani, ci într-o singură zi.
Acesta este potențialul de transformare al Genesis, o platformă open-source de simulare a fizicii dezvoltată de Universitatea Carnegie Mellon și cercetători din industria privată.
Genesis permite roboților să se supună antrenamentului virtual la viteze de până la 81 de ori mai rapide decât antrenamentul în lumea reală , condensând efectiv zeci de ani de învățare în doar ore. Noua tehnologie inovatoare deschide porțile către un viitor în care roboții se pot integra perfect în viețile noastre, asistând cu orice, de la producție și asistență medicală până la explorare și asistență în caz de dezastre.
Comparație de viteză cu populare simulatoare robotice bazate pe CPU și GPU. (Sursa: Pagina Genesis GitHub)
Dar Genesis este mai mult decât un simplu demon al vitezei; este o simfonie sofisticată de fizică și inteligență artificială, care armonizează dansul complicat al legilor fizice cu puterea creatoare a AI. Această simfonie este condusă de un motor fizic puternic capabil să simuleze interacțiunea forțelor, mișcărilor și interacțiunilor care guvernează lumea fizică.
Generarea de lumi pentru robotică și instruire AI
Descris drept „cel mai rapid motor de fizică din lume”, Genesis oferă viteze de simulare fără precedent de până la 81 de ori mai rapide decât cele existente Simulatoare robotice accelerate de GPU, cum ar fi Isaac de la Nvidia Sală de sport și Mujoco MJX, fără niciun compromis în ceea ce privește acuratețea și fidelitatea simulării. Proiectat pentru robotică. AI încorporat și aplicațiile AI fizice, se distinge prin versatilitatea sa, servind ca:
Un motor fizică universal: capabil să simuleze un gamă largă de materiale și fenomene fizice, inclusiv corpuri rigide și articulate, lichide, gaze, obiecte deformabile și materiale granulare.
O platformă de simulare robotică: oferind o interfață ușor de utilizat pentru crearea și simularea medii robotizate complexe cu ușurință și eficiență fără precedent. Cercetătorii pot proiecta scenarii complicate care implică diferiți roboți, inclusiv brațe de robot, roboți cu picioare, drone și chiar roboți moi și să le observe comportamentul într-o lume virtuală extrem de realistă.
Un sistem de randare: cu capabilități avansate de urmărire a razelor pentru rezultate vizuale de înaltă calitate, esențiale pentru prezentări, cercetare și colaborare. Acest lucru permite crearea de simulări uimitor de realiste, îmbunătățind înțelegerea și analiza comportamentului robotului.
Un motor de date generativ: Transformarea solicitărilor din limbajul natural în diverse modalități de date, cum ar fi scene interactive, propuneri de sarcini și comportamente robot. Această caracteristică revoluționară permite utilizatorilor să descrie un scenariu în limba engleză simplă, iar Genesis va genera mediul de simulare corespunzător, complet cu obiecte, roboți și chiar sarcini predefinite.
Genesis oferă câteva caracteristici cheie care îl fac un instrument puternic pentru cercetători și dezvoltatori:
Performanță optimizată: valorifică calculul paralel accelerat de GPU pentru viteze de simulare ultra-rapide. De exemplu, atunci când simulează o scenă de manipulare cu un braț robotic Franka, Genesis realizează 43 de milioane de cadre pe secundă (FPS) pe un singur GPU RTX 4090. Această viteză incredibilă permite prototiparea și testarea rapidă a modelelor de roboți și a algoritmilor de control.
Pythonic și ușor de utilizat: dezvoltat în întregime în Python, cu un design API intuitiv pentru instalare și utilizare ușoară. Acest lucru face ca Genesis să fie accesibil pentru o gamă mai largă de utilizatori, inclusiv pentru cei fără experiență extinsă de programare.
Compatibilitate între platforme: rulează nativ pe diferite sisteme de operare (Linux, macOS, Windows) și backend-uri de calcul (CPU, Nvidia GPU, AMD GPU, Apple Metal). Acest lucru asigură că cercetătorii pot folosi Genesis indiferent de configurația lor hardware sau software preferată.
Simulare diferențiabilă: compatibil cu AI și cadrele de învățare automată, care acceptă soluții diferențiabile pentru aplicații avansate de control robotic. Această caracteristică este crucială pentru antrenarea roboților folosind învățarea prin întărire și alte tehnici AI, permițând optimizarea eficientă a comportamentului robotului.
Hibernare automată: accelerează în mod inteligent simulările punând automat entitățile statice într-o stare de consum redus. Acest lucru îmbunătățește și mai mult eficiența Genesis, permițând simularea unor medii și mai mari și mai complexe.
Compatibilitate cu format larg de fișiere: Genesis acceptă încărcarea diferitelor tipuri de fișiere, inclusiv MJCF (.xml), URDF,.obj,.glb,.ply și.stl. Acest lucru asigură compatibilitatea cu o gamă largă de modele de robot existente și active 3D.
Motorul, combinat cu algoritmi AI de vârf, permite crearea de simulări dinamice, precise din punct de vedere fizic, care pot fi folosite pentru a antrena roboți într-un mediu sigur și controlat. Prin valorificarea puterii plăcilor grafice, Genesis poate rula până la 100.000 de copii ale unei simulări simultan, permițând iterația rapidă și rafinarea algoritmilor de control.
Genesis își propune să utilizeze un agent robotic generativ și un motor fizic pentru a genera automat politici robotice și date demonstrative pentru diferite abilități în diferite scenarii. (Sursa: Pagina Genesis GitHub)
Paralelismul masiv este asemănător cu a avea o armată de roboți care învață simultan, fiecare contribuind la cunoașterea colectivă și accelerarea ritmului de inovare.
„O oră de timp de calcul oferă unui robot 10 ani de experiență de formare. Așa a reușit Neo să învețe artele marțiale într-o clipită în Matrix Dojo”, a scris Jim Fan, co-autor al lucrării de cercetare Genesis, despre X.
Dacă un Inteligența artificială poate controla 1.000 de roboți pentru a efectua 1 milion de abilități în 1 miliard de simulări diferite, apoi s-ar putea să „funcționeze” în lumea noastră reală, care este pur și simplu un alt punct în spațiul vast al posibilului realități. Acesta este principiul fundamental din spatele motivului pentru care simularea funcționează atât de… pic.twitter.com/sKDsisBewZ
— Jim Fan (@DrJimFan ) 19 decembrie 2024
Fan, care a contribuit la mai multe proiecte de simulare robotică pentru Nvidia, surprinde esența potențialului de transformare al lui Genesis, nu numai accelerează procesul de dezvoltare, dar permite și explorarea unei game mai largi de comportamente și strategii de roboți, ceea ce duce la roboți mai robusti și adaptabili.
Lumi țesute din cuvinte
Genesis merge dincolo de simpla accelerare a simulărilor; dă putere utilizatorilor să creeze lumi întregi de la zero folosind puterea limbajului. Folosind modele de limbaj vizional (VLM), un tip de inteligență artificială care poate înțelege și genera atât text, cât și imagini, Genesis poate transforma descrieri simple de text în medii 3D dinamice, interactive.
Imaginați-vă că scrieți câteva propoziții care descriu un centru oraș, complet cu răscruce de drumuri, oameni, vehicule și clădiri, și apoi urmăriți cum Genesis aduce acea scenă la viață într-o simulare precisă din punct de vedere fizic, plină de nuanțe de lumină , umbră și mișcare.
Motorul de simulare AI Genesis Physics utilizat pentru generarea interactivă a scenei 3D. (Sursa: Pagina Genesis GitHub)
Această capacitate de generare text în lume deschide un tărâm de posibilități pentru robotică cercetare și nu numai. Cercetătorii pot crea rapid și ușor scenarii complexe pentru a testa abilitățile de navigare, manipulare și interacțiune a robotului.
Cu acesta, un robot poate învăța să navigheze pe un drum aglomerat, livrând produse și evitând obstacolele, totul într-un mediu simulat generat din câteva rânduri de text. Acest lucru nu numai că economisește timp și resurse, dar permite și crearea de scenarii de antrenament foarte specifice și personalizate.
În plus, tehnologia are potențialul de a revoluționa crearea de lumi virtuale pentru jocuri, divertisment și chiar educație.. Un alt caz posibil de utilizare ar putea fi cercetătorii care explorează evenimente istorice sau concepte științifice în medii captivante, generate de AI, care răspund dinamic la acțiunile lor.
Motorul de simulare AI Genesis Physics folosit pentru 3D interactiv Generarea de mișcare a caracterelor. (Sursa: Pagina Genesis GitHub)
În loc să citească pasiv despre un loc istoric, ar putea merge pe străzile unui a simulat Atena interacționând cu cetățeni virtuali și asistând la modul în care se construiește Acropola.
Genesis și RoboGen: O viziune comună pentru viitorul roboticii
Dezvoltarea Genesis rezonează cu aspirațiile altor proiecte ambițioase din domeniul roboticii, cum ar fi proiectul RoboGen strâns legat. Robogen este o platformă open-source axată pe co-evoluția corpului și a creierului roboților, folosind Genesis ca bază pentru simulările sale.
Obiectivul său principal este acela de a dezvolta roboți care pot fi fabricați cu ușurință utilizând imprimarea 3D și componente electronice ușor disponibile, la preț redus, cum ar fi o placă de microcontroler Arduino, piese modulare imprimate 3D și servomotoare.
RoboGen își propune să extragă cunoștințe din modele la scară largă și să le aplice roboticii, generând un flux nesfârșit de demonstrații de abilități pentru diverse sarcini și medii.
Acest lucru se realizează printr-o conductă în patru etape:
Propunere de sarcină: propunerea de noi sarcini pe care robotul să le învețe. Acest lucru ar putea implica sarcini precum apucarea obiectelor, navigarea obstacolelor sau chiar efectuarea de acțiuni mai complexe, cum ar fi deschiderea ușilor sau asamblarea structurilor.
Generarea scenei: crearea de medii corespunzătoare pentru sarcinile propuse. Aceasta implică generarea de lumi virtuale realiste cu diferite obiecte, obstacole și caracteristici de teren cu care robotul trebuie să interacționeze.
Generarea supravegherii antrenamentului: generarea de date de antrenament și supraveghere pentru procesul de învățare al robotului. Acest lucru ar putea implica furnizarea de demonstrații ale sarcinii dorite, stabilirea de obiective sau definirea funcțiilor de recompensă pentru învățarea prin consolidare.
Învățare abilități: permite robotului să dobândească noi abilități pe baza informațiilor generate. Aceasta implică utilizarea algoritmilor de învățare automată pentru a antrena sistemul de control al robotului, permițându-i acestuia să se adapteze și să-și îmbunătățească performanța în timp.
„Munca noastră încearcă să transfere cunoștințele extinse și versatile încorporate în modelele la scară mare în domeniul roboticii, făcând un pas către formarea automată a abilităților robotice la scară largă și colectarea demonstrativă pentru construirea de sisteme robotizate generalizabile”, Lucrul de cercetare RoboGen afirmă
Acest lucru se aliniază cu scopul Genesis de a oferi o platformă puternică și versatilă pentru formarea roboților, care să permită dezvoltarea de roboți mai robusti și adaptabili pentru aplicații din lumea reală.
Dincolo de robotică: o privire asupra viitorului AI
Dar Genesis este mai mult decât un simplu simulator de robotică, este o privire asupra viitorului creării de conținut bazat pe inteligență artificială Medii 3D pentru a cuprinde mișcarea personajelor, animația facială și chiar videoclipuri precise din punct de vedere fizic
Imaginați-vă lumi virtuale populate de personaje realiste, capabile să exprime emoții și să interacționeze cu mediul lor într-o manieră plauzibilă din punct de vedere fizic. Acesta este genul de experiență captivantă pe care Genesis o poate ajuta. Acest lucru are implicații nu doar pentru divertisment și jocuri, ci și pentru domenii precum realitatea virtuală, realitatea augmentată și chiar terapia și reabilitarea.
Deși sistemul generativ nu este încă inclus în codul disponibil public pe GitHub, echipa de dezvoltare plănuiește să-l lanseze în viitor. Pe măsură ce Genesis continuă să evolueze, promite să fie un instrument puternic atât pentru cercetători, cât și pentru creatori, depășind granițele a ceea ce este posibil în lumea digitală și estompând granițele dintre realitatea fizică și simularea virtuală.
Abilitatea de a genera simulări realiste din descrierile de text ar putea revoluționa modul în care proiectăm, testăm și interacționăm cu mediile virtuale.
Considerații etice ale roboticii bazate pe inteligență artificială
Ca și în cazul oricărei tehnologii transformatoare, creșterea roboticii bazate pe inteligență artificială ridică considerații etice importante. Pe măsură ce roboții devin mai sofisticați și integrați în viața noastră, este esențial să ne asigurăm că sunt dezvoltați și implementați în mod responsabil. Aceasta include abordarea preocupărilor legate de înlocuirea locurilor de muncă, părtinirea algoritmică și potențiala utilizare greșită a tehnologiei robotice.
Natura open-source a platformelor precum Genesis poate juca un rol crucial în promovarea dezvoltării etice. Făcând tehnologia de bază transparentă și accesibilă, permite o mai mare control și responsabilitate. Acest lucru poate ajuta să ne asigurăm că robotica bazată pe inteligență artificială este dezvoltată într-un mod care aduce beneficii omenirii și se aliniază cu valorile noastre.
