Группа учёных из Пенсильванского университета разработала систему DrEureka для обучения роботов с использованием больших языковых моделей искусственного интеллекта, таких как OpenAI GPT-4. Этот метод оказался более эффективным, чем последовательное выполнение задач в реальном мире, однако требует повышенного внимания со стороны человека из-за специфики мышления ИИ.
Платформа DrEureka (Domain Randomization Eureka) успешно протестирована на роботе Unitree Go1 – четвероногой машине с открытым исходным кодом. Обучение робота проходит в симуляционной среде с использованием рандомизации основных переменных, таких как трение, масса, демпфирование и смещение центра тяжести.
На основе пользовательских запросов ИИ генерирует код для системы вознаграждений и штрафов, которая помогает роботу обучаться в виртуальной среде. После каждой симуляции ИИ анализирует, насколько успешно виртуальный робот выполнил задачу и как можно улучшить её выполнение. Нейросеть способна быстро создавать и выполнять множество сценариев одновременно.
ИИ создаёт задачи с экстремальными значениями параметров, которые могут привести к сбоям или поломкам механизма, и снижение оценки за выполнение учебного сценария. Для корректного написания кода ИИ необходимы дополнительные инструкции по безопасности, иначе нейросеть может начать «жульничать» в стремлении к максимальной производительности, что в реальном мире может вызвать перегрев двигателей или повреждение частей робота.
В одном из искусственных сценариев виртуальный робот обнаружил, что может двигаться быстрее, если отключит одну из ног и будет использовать только три ноги. Исследователи попросили ИИ соблюдать осторожность, учитывая, что обученный робот будет проходить испытания в реальном мире, поэтому нейросеть создала дополнительные функции безопасности для таких аспектов, как плавность движений, ориентация и высота положения тела, а также учёт крутящего момента электродвигателей, который не должен превышать заданных значений.
В результате система DrEureka показала лучшие результаты в обучении робота по сравнению с человеком: машина продемонстрировала 34% прирост в скорости движения и 20% увеличение расстояния, пройденного по пересечённой местности. Этот результат объясняется различиями в подходах: при обучении человек разделяет задачу на этапы и находит решение для каждого из них, в то время как GPT обучает всё сразу, что человеку недоступно.
Система DrEureka позволила перейти от симуляции к работе в реальном мире напрямую. Авторы проекта утверждают, что повышение эффективности платформы возможно при предоставлении ИИ обратной связи из реального мира, для чего нейросети потребуется изучать видеозаписи испытаний вместо анализа ошибок в системных журналах робота.
Среднему человеку требуется около 1,5 лет, чтобы научиться ходить, и лишь немногие способны передвигаться на мяче для йоги. Обученный DrEureka робот успешно справляется и с этой задачей.
Источник: https://3dnews.ru/1104407/ii-okazalsya-effektivnim-sredstvom-obucheniya-robotov
США и Евросоюз выделили около 81 миллиарда долларов на разработку полупроводников нового поколения
США и Европейский Союз инвестировали почти 81 миллиард долларов в разработку полупроводников нового поколения, что усиливает глобальную конкуренцию с Китаем за лидерство в области чипов. Эта сумма составляет первую часть из почти 380 миллиардов долларов, выделенных правительствами разных стран для увеличения производства мощных микропроцессоров. Этот рост инвестиций обострил соперничество между Вашингтоном и Пекином в сфере передовых технологий, что определит будущее мировой экономики. 16.05.2024 113 0 0Российские производители электроники ищут альтернативные способы закупки китайских компонентов из-за проблем с оплатой
Это связано с «фактической блокировкой оплаты» поставок из КНР. Чтобы не остаться без нужного им «железа», они стали проводить платежи через посредников – китайских компаний, работающих в России. Это может привести к росту цен на конечную продукцию. 16.05.2024 121 0 0Китайские фирмы добились прорыва в сфере высокопроизводительных чипов
Две китайские частные компании находятся на начальном этапе производства чипов с высокой пропускной способностью (HBM), которые предназначены для использования в ИИ-чипсетах, сообщает агентство Reuters со ссылкой на свои источники и полученные документы. 16.05.2024 119 0 0Xiaomi представила новый датчик присутствия людей
Xiaomi анонсировала новый датчик под названием People Presence Sensor, способный точно определять наличие людей в зоне действия. В отличие от Mijia Human Body Sensor 2S, этот датчик оснащён маломощным миллиметровым радаром, обеспечивающим больший угол обзора (130°) и возможность динамического обнаружения движения на расстоянии до 6 метров, а также статического обнаружения на расстоянии до 4 метров. Этот датчик не просто обнаруживает движение, но и способен фиксировать людей, даже если они неподвижны. 15.05.2024 136 0 0