211service.com
Een steeds veranderende kamer met Ikea-meubels kan AI helpen de wereld te navigeren
Een illustratie van een robot die uitkijkt op een kamer vol meubels. AI2
In een gebouw tegenover het hoofdkantoor in Seattle heeft het Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) genoeg Ikea-meubels om 14 verschillende appartementen in te richten. Het lab gaat niet in op interieurontwerp - niet bepaald. De middelen zijn bedoeld om slimmere algoritmen te trainen voor het besturen van robots.
Huishoudrobots zoals de Roomba functioneren alleen goed omdat hun taken relatief eenvoudig zijn. Rondslenteren, verdubbelen en keer op keer terugkeren naar dezelfde plekken maakt niet zoveel uit als het doel is om meedogenloos dezelfde vloer schoon te maken.
Maar alles wat een efficiëntere of complexere navigatie vereist, struikelt nog steeds over veel geavanceerde robots. Het onderzoek dat nodig is om deze status-quo te verbeteren, is ook duur, waardoor de meest geavanceerde vooruitgang wordt beperkt tot goed gefinancierde commerciële laboratoria.
Nu wil AI2 twee vliegen in één klap slaan. Op dinsdag kondigde het een nieuwe uitdaging genaamd RoboTHOR (THOR voor The House Of Interactions - ja, echt waar). Het zal ook dienen als een manier om betere navigatie-algoritmen te crowdsourcen en de financiële drempels te verlagen voor onderzoekers die zelf geen roboticabronnen hebben.
Het uiteindelijke doel is om AI sneller vooruit te helpen door meer onderzoeksgroepen erbij te betrekken. Verschillende gemeenschappen zouden verschillende perspectieven en gebruiksscenario's moeten bieden die het repertoire van robotcapaciteiten zullen uitbreiden, waardoor het veld dichter bij meer generaliseerbare intelligentie komt.
Een zij-aan-zij vergelijking van echte en gesimuleerde eetkamers in een van de appartementconfiguraties.
Het lab heeft een gemakkelijk herconfigureerbare kamer ontworpen, ter grootte van een krappe studio, als verzamelplaats voor alle 14 appartementsvarianten. Het heeft ook identieke virtuele replica's opnieuw gemaakt in Unity, een populaire videogame-engine, evenals 75 andere configuraties, die allemaal online open source zijn. Samen zullen deze 89 totale configuraties realistische simulatieomgevingen bieden voor teams over de hele wereld om hun navigatie-algoritmen te trainen en te testen. De omgevingen zijn ook voorgeladen met modellen van AI2's robots en weerspiegelen de natuurkunde van de echte wereld, zoals zwaartekracht en lichtreflecties, zo goed mogelijk.
De uitdaging vraagt specifiek teams om algoritmen te ontwikkelen die een robot van een willekeurige startlocatie in een kamer naar een object in die kamer kunnen krijgen door hem gewoon de naam van het object te vertellen. Dit zal moeilijker zijn dan eenvoudige navigatie, omdat de robot het commando moet begrijpen en het object ook in zijn gezichtsveld moet herkennen.
De teams strijden in drie fasen. In fase één krijgen ze de 75 alleen-digitale simulatieomgevingen om hun algoritmen te trainen en te valideren. In fase twee krijgen de best presterende vier nieuwe simulatieomgevingen met bijbehorende fysieke dubbelgangers. De teams kunnen hun algoritmen op afstand verfijnen door ze in de echte robots van AI2 te laden.
In de laatste fase moeten de best presterende bedrijven de generaliseerbaarheid van hun algoritmen aantonen in de laatste 10 digitale en bijbehorende fysieke appartementen. De teams die in deze laatste fase het beste presteren, krijgen de kans om op te scheppen en een uitnodiging om hun modellen te demonstreren op de Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, een toonaangevende AI-onderzoeksconferentie voor op vision gebaseerde systemen.
Verschillende echte en gesimuleerde objecten. AI2
Nadat de uitdaging voorbij is, is AI2 van plan om de opstelling beschikbaar te houden, zodat iedereen toegang heeft tot de omgeving om robotica-onderzoek te blijven doen. Onderzoekers die een bepaalde nauwkeurigheidsdrempel halen in de gesimuleerde omgevingen - en bewijzen dat ze de robots niet zullen laten crashen - mogen hun algoritmen op afstand inzetten in de fysieke. De kamer zal roteren tussen de verschillende meubelconfiguraties.
We gaan deze omgeving onderhouden en we gaan deze robots onderhouden, zegt Ani Kembhavi, een onderzoekswetenschapper bij AI2 die het project leidt. Zijn team is van plan een timesharingsysteem te ontwikkelen waarmee verschillende onderzoekers om de beurt hun algoritmen in de echte wereld op afstand kunnen testen.
AI2 hoopt dat de strategie robotica-onderzoek toegankelijker zal maken door zoveel mogelijk van de bijbehorende hardwarekosten te elimineren. Het hoopt ook dat de regeling andere goed gefinancierde organisaties zal inspireren om hun middelen op vergelijkbare manieren open te stellen. Bovendien heeft het doelbewust zijn herconfigureerbare kamer ontworpen met lage materiaalkosten en wereldwijd verkrijgbare Ikea-meubels; de installatie kostte ongeveer $ 10.000. Mochten andere onderzoekers hun eigen fysieke trainingsruimten willen bouwen, dan kunnen ze deze eenvoudig lokaal repliceren en toch overeenkomen met de virtuele simulatieomgevingen.
Kembhavi, wiens vader astronoom is, vergelijkt het idee met het wereldwijd delen van telescopen. Gemeenschappen zoals astronomie hebben ontdekt hoe ze dure bronnen kunnen gebruiken en beschikbaar maken voor onderzoekers over de hele wereld, zegt hij.
Dat is onze visie op deze omgeving, voegt hij eraan toe. Belichaamde AI voor iedereen.