Facebook AI Research (FAIR) stellt eine Weiterentwicklung des KI-Robotik-Trainings vor: Habitat 3.0.
FAIR zielt darauf ab, die Kluft zwischen KI und der physischen Welt zu überbrücken, indem KI-Agenten entwickelt werden, die in der Lage sind, ihre Umgebung zu verstehen und mit Menschen zusammenzuarbeiten.
Lebensraum 3.0 dient als virtuelles Übungsfeld für den Aufbau verkörperte KI-Agentendie es Robotern und virtuellen Menschen ermöglicht, gemeinsam Aufgaben in einer digitalen Umgebung zu erledigen.
Heute kündigen wir Habitat 3.0, Habitat Synthetic Scenes Dataset und HomeRobot an - drei wichtige Fortschritte in der Entwicklung sozialer, verkörperter KI-Agenten, die mit Menschen kooperieren und sie bei täglichen Aufgaben unterstützen können.
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- AI bei Meta (@AIatMeta) Oktober 20, 2023
Das Training von Robotern in der realen Welt kann schwierig, zeitaufwändig und potenziell gefährlich sein. Isaac Sim von Nvidia ist ein etabliertes virtuelles Trainingssystem für die Industrierobotik, aber Meta's Habitat ist eher auf häusliche Umgebungen ausgerichtet.
Durch das Training in einer simulierten, zerstörungsfreien Umgebung wie Habitat 3.0 können Roboter Fehler machen, ohne dass dies Konsequenzen für die reale Welt hat.
Unter der Haube von Habitat 3.0
Frühere Versionen von Habitat legten den Grundstein für die Roboternavigation und -interaktion in einer hausähnlichen digitalen Umgebung.
Mit Habitat 3.0 wird jedoch ein kollaboratives Modell eingeführt, das sowohl Roboter als auch humanoide Avatare einbezieht, um reale Mensch-Roboter-Interaktionsszenarien zu simulieren.
FAIR erklärt, dass es bei dieser neuen Plattform nicht nur um Bewegung und Interaktion geht, sondern auch um die visuellen und semantischen Details von Aufgaben in der realen Welt, wobei humanoide Avatare mit natürlichen Bewegungen und Verhaltensweisen eingesetzt werden.
Diese Avatare können sowohl durch voreingestellte Algorithmen als auch durch menschliche Eingaben gesteuert werden.
Die neue Habitat-Plattform von FAIR ermöglicht:
- Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in simulierten häuslichen Umgebungen. Hier können Roboter lernen, mit menschlichen Avataren zusammenzuarbeiten und Aufgaben wie die Hausreinigung zu bewältigen.
- Realistische Interaktionen mit menschlichen Avataren, komplett mit natürlichen Bewegungen und Aussehen, um reale Interaktionen zu imitieren.
- Human-in-the-Loop-Evaluierungen, bei denen echte Menschen über verschiedene Schnittstellen wie Tastaturen, Mäuse und sogar VR-Headsets mit den Avataren interagieren und sie steuern können.
Laut Meta bietet die Plattform mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Trainingsmethoden für Roboter:
- Schnelleres Lernen für Verstärkungsalgorithmen, so dass Experimente, die in der realen Welt Jahre dauern würden, in wenigen Tagen abgeschlossen werden können.
- Schnelle und nahtlose Umgebungsanpassung, wodurch logistische Herausforderungen wie der physische Transport von Robotern entfallen.
- Ein sichereres Testfeld, das sicherstellt, dass KI-Modelle in realen Szenarien keine Bedrohung darstellen.
Zusammen mit Habitat 3.0 veröffentlichte FAIR auch den Habitat Synthetic Scenes Dataset (HSSD-200).
Dieser Datensatz umfasst über 18.000 Objekte und bietet Robotern eine authentischere Trainingsumgebung, die realen Szenarien sehr nahe kommt.
FAIR erkennt an, dass echte sozial intelligente Roboter die dynamische Umgebung, in der Menschen leben, verstehen müssen.
In der nächsten Forschungsphase sollen die Fähigkeiten von Habitat 3.0 genutzt werden, um die KI-Modelle für eine bessere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter weiter zu verfeinern.
