{"id":8905,"date":"2024-01-05T12:35:47","date_gmt":"2024-01-05T12:35:47","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8905"},"modified":"2024-01-05T12:41:49","modified_gmt":"2024-01-05T12:41:49","slug":"google-releases-a-suite-of-advanced-robotic-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/google-releases-a-suite-of-advanced-robotic-tools\/","title":{"rendered":"Google ver\u00f6ffentlicht eine Reihe von fortschrittlichen Roboter-Tools"},"content":{"rendered":"<p><strong>Google DeepMind hat eine Reihe neuer Tools ver\u00f6ffentlicht, die Robotern helfen sollen, schneller und effizienter in neuen Umgebungen autonom zu lernen.<\/strong><\/p>\n<p>Die Ausbildung eines Roboters f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe in einer bestimmten Umgebung ist eine relativ einfache technische Aufgabe. Wenn Roboter in Zukunft wirklich n\u00fctzlich f\u00fcr uns sein sollen, m\u00fcssen sie in der Lage sein, eine Reihe allgemeiner Aufgaben auszuf\u00fchren und lernen, diese in Umgebungen auszuf\u00fchren, die sie vorher nicht kannten.<\/p>\n<p>Letztes Jahr ver\u00f6ffentlichte DeepMind seine <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/open-x-embodiment-dataset-rt-x-model-a-leap-for-ai-robots\/\">RT-2 Robotik-Steuerungsmodell<\/a> und RT-X-Roboterdatens\u00e4tze. RT-2 setzt Sprach- oder Textbefehle in Roboteraktionen um.<\/p>\n<p>Die von DeepMind angek\u00fcndigten neuen Werkzeuge bauen auf RT-2 auf und bringen uns autonomen Robotern n\u00e4her, die verschiedene Umgebungen erkunden und neue F\u00e4higkeiten erlernen.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">In den letzten zwei Jahren haben gro\u00dfe Basismodelle bewiesen, dass sie in der Lage sind, die Welt um uns herum wahrzunehmen und zu verstehen, was eine wichtige M\u00f6glichkeit f\u00fcr die Skalierung der Robotik darstellt.<\/p>\n<p>Wir stellen AutoRT vor, ein Framework f\u00fcr die Orchestrierung von Roboteragenten in der freien Wildbahn unter Verwendung von Basismodellen! <a href=\"https:\/\/t.co\/x3YdO10kqq\">pic.twitter.com\/x3YdO10kqq<\/a><\/p>\n<p>- Keerthana Gopalakrishnan (@keerthanpg) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/keerthanpg\/status\/1742933208419938402?ref_src=twsrc%5Etfw\">4. Januar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<h2>AutoRT<\/h2>\n<p>AutoRT kombiniert ein grundlegendes Large Language Model (LLM) mit einem Visual Language Model (VLM) und einem Robotersteuerungsmodell wie RT-2.<\/p>\n<p>Der VLM erm\u00f6glicht es dem Roboter, die vor ihm liegende Szene zu bewerten und die Beschreibung an den LLM weiterzugeben. Der LLM wertet die identifizierten Objekte und die Szene aus und erstellt dann eine Liste m\u00f6glicher Aufgaben, die der Roboter ausf\u00fchren k\u00f6nnte.<\/p>\n<p>Die Aufgaben werden auf der Grundlage ihrer Sicherheit, der F\u00e4higkeiten des Roboters und der Frage bewertet, ob der Versuch, die Aufgabe zu l\u00f6sen, der AutoRT-Wissensbasis neue F\u00e4higkeiten oder eine gr\u00f6\u00dfere Vielfalt hinzuf\u00fcgen w\u00fcrde.<\/p>\n<figure id=\"attachment_8913\" aria-describedby=\"caption-attachment-8913\" style=\"width: 1232px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-8913 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example.webp\" alt=\"\" width=\"1232\" height=\"1386\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example.webp 1232w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-267x300.webp 267w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-910x1024.webp 910w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-768x864.webp 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-370x416.webp 370w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-800x900.webp 800w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-740x833.webp 740w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-20x23.webp 20w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/AutoRT-example-43x48.webp 43w\" sizes=\"auto, (max-width: 1232px) 100vw, 1232px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-8913\" class=\"wp-caption-text\">AutoRT-Umweltanalyse und Prozess der Aufgabenauswahl. Quelle: <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/shaping-the-future-of-advanced-robotics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DeepMind<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>DeepMind sagt, dass sie mit AutoRT \"bis zu 20 Roboter gleichzeitig und insgesamt bis zu 52 einzelne Roboter in einer Vielzahl von B\u00fcrogeb\u00e4uden sicher orchestriert haben, wobei sie einen vielf\u00e4ltigen Datensatz mit 77.000 Roboterversuchen f\u00fcr 6.650 einzelne Aufgaben gesammelt haben\".<\/p>\n<h2>Robotische Verfassung<\/h2>\n<p>Wenn man einen Roboter in neue Umgebungen schickt, wird er mit potenziell gef\u00e4hrlichen Situationen konfrontiert, die nicht im Voraus geplant werden k\u00f6nnen. Durch die Verwendung einer Roboterverfassung als Leitfaden werden den Robotern allgemeine Sicherheitsleitplanken an die Hand gegeben.<\/p>\n<p>Der Aufbau des Roboters ist von Isaac Asimovs 3 Gesetzen der Robotik inspiriert:<\/p>\n<ol>\n<li>Ein Roboter darf einen Menschen nicht verletzen.<\/li>\n<li>Dieser Roboter darf keine Aufgaben ausf\u00fchren, die Menschen, Tiere oder Lebewesen betreffen. Dieser Roboter darf nicht mit scharfen Gegenst\u00e4nden, wie z. B. einem Messer, interagieren.<\/li>\n<li>Dieser Roboter hat nur einen Arm und kann daher keine Aufgaben ausf\u00fchren, die zwei Arme erfordern. Er kann zum Beispiel keine Flasche \u00f6ffnen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Die Einhaltung dieser Richtlinien verhindert, dass der Roboter eine Aufgabe aus der Liste der Optionen ausw\u00e4hlt, die jemanden verletzen oder sich selbst oder etwas anderes besch\u00e4digen k\u00f6nnte.<\/p>\n<h2>SARA-RT<\/h2>\n<p>Self-Adaptive Robust Attention for Robotics Transformers (SARA-RT) nutzt Modelle wie RT-2 und macht sie effizienter.<\/p>\n<p>Die Architektur des neuronalen Netzes von RT-2 st\u00fctzt sich auf Aufmerksamkeitsmodule mit quadratischer Komplexit\u00e4t. Das bedeutet, dass bei einer Verdopplung des Inputs durch Hinzuf\u00fcgen eines neuen Sensors oder Erh\u00f6hung der Kameraaufl\u00f6sung die vierfachen Rechenressourcen ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n<p>SARA-RT verwendet ein lineares Aufmerksamkeitsmodell zur Feinabstimmung des Robotermodells. Dies f\u00fchrte zu einer Verbesserung der Geschwindigkeit um 14% und der Genauigkeit um 10%.<\/p>\n<h2>RT-Trajektorie<\/h2>\n<p>Eine einfache Aufgabe wie das Abwischen eines Tisches in Anweisungen umzuwandeln, denen ein Roboter folgen kann, ist kompliziert. Die Aufgabe muss von nat\u00fcrlicher Sprache in eine kodierte Abfolge von Motorbewegungen und Drehungen umgewandelt werden, um die beweglichen Teile des Roboters anzutreiben.<\/p>\n<p>RT-Trajectory f\u00fcgt ein visuelles 2D-Overlay zu einem Trainingsvideo hinzu, so dass der Roboter intuitiv lernen kann, welche Art von Bewegung zur Erf\u00fcllung der Aufgabe erforderlich ist.<\/p>\n<p>Anstatt den Roboter nur anzuweisen, den Tisch zu reinigen\", kann er durch die Demonstration und die Bewegungs\u00fcberlagerung die neue F\u00e4higkeit schneller erlernen.<\/p>\n<p>DeepMind sagt, dass ein von RT-Trajectory gesteuerter Arm \"eine Aufgabenerfolgsrate von 63% erreichte, verglichen mit 29% f\u00fcr RT-2\".<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">\ud83d\udd35 Es kann auch Flugbahnen erstellen, indem es menschliche Demonstrationen beobachtet, Skizzen versteht und sogar VLM-generierte Zeichnungen.<\/p>\n<p>Bei der Pr\u00fcfung von 41 Aufgaben, die in den Trainingsdaten nicht vorkamen, erreichte ein mit RT-Trajectory gesteuerter Arm eine Erfolgsquote von 63%. <a href=\"https:\/\/t.co\/rqOnzDDMDI\">https:\/\/t.co\/rqOnzDDMDI<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/bdhi9W5TWi\">pic.twitter.com\/bdhi9W5TWi<\/a><\/p>\n<p>- Google DeepMind (@GoogleDeepMind) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/GoogleDeepMind\/status\/1742932249371402519?ref_src=twsrc%5Etfw\">4. Januar 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>DeepMind stellt diese Modelle und Datens\u00e4tze anderen Entwicklern zur Verf\u00fcgung. Es wird interessant sein zu sehen, wie diese neuen Werkzeuge die Integration von KI-gesteuerten Robotern in den Alltag beschleunigen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google DeepMind hat eine Reihe neuer Tools ver\u00f6ffentlicht, die Robotern helfen sollen, schneller und effizienter in neuen Umgebungen autonom zu lernen. Einen Roboter darauf zu trainieren, eine bestimmte Aufgabe in einer einzigen Umgebung auszuf\u00fchren, ist eine relativ einfache technische Aufgabe. Wenn Roboter in Zukunft wirklich n\u00fctzlich f\u00fcr uns sein sollen, m\u00fcssen sie in der Lage sein, eine Reihe allgemeiner Aufgaben auszuf\u00fchren und zu lernen, diese in Umgebungen auszuf\u00fchren, die sie bisher nicht kannten. Letztes Jahr hat DeepMind sein RT-2-Robotik-Steuerungsmodell und seine RT-X-Robotik-Datens\u00e4tze ver\u00f6ffentlicht. RT-2 \u00fcbersetzt Sprach- oder Textbefehle in Roboteraktionen. 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