Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили передовую методологию, основанную на генеративных моделях искусственного интеллекта, которая значительно повышает производительность робототехнических систем при манипулировании объектами в ограниченном пространстве.
Исследователи MIT используют генеративные модели искусственного интеллекта, чтобы помочь роботам эффективно решать сложные задачи манипулирования объектами, включая упаковку различных объектов. Упаковка объектов — сложная задача для роботов, поскольку она требует удовлетворения множества ограничений, таких как предотвращение столкновений и создание устойчивых структур.
Традиционные методы решения этой проблемы являются последовательными и могут занимать очень много времени.
Исследователи MIT использовали модель генеративной диффузии, чтобы лучше решить эту проблему, которая включает в себя модели обучения, представляющие различные типы ограничений. Их подход позволяет принимать эффективные решения быстрее и для большего количества объектов, учитывая все ограничения одновременно. Этот метод можно использовать для обучения роботов понимать и соблюдать общие ограничения по упаковке предметов, что важно в самых разных сценариях: от работы на складе для выполнения заказов до организации книжной полки дома.
Что продемонстрировали на видео
Многоступенчатое управление роботом предполагает множество ограничений. Метод Diffusion-CCSP (в видео ниже) эффективно находит решение и улучшает его за счет оптимизации функций. Вместо догадок он использует диффузионные модели для оптимизации ограничений. Этот метод учится на основе моделирования и решает проблемы, которые имеют больше объектов и ограничений, чем раньше.
Исследователи планируют изучить возможность использования этого метода в более сложных ситуациях и для роботов, которые могут передвигаться по комнате без переобучения на новые данные. Такой подход открывает возможность разработки более эффективных и надежных автономных систем в различных областях применения.
Почему это важно
Новые технологии, разработанные в Массачусетском технологическом институте, позволяют роботам лучше справляться со сложными задачами, такими как упаковка. С помощью искусственного интеллекта они учатся избегать проблем и эффективно использовать пространство. Это очень важно, ведь теперь роботы могут помогать не только на складах, но и дома. Они также смогут выполнять более сложные задачи в среде, где все вокруг постоянно меняется.
Источник: mit.edu