Facebook AI Research (FAIR) presenta un'evoluzione nell'addestramento alla robotica AI: Habitat 3.0.
FAIR mira a colmare il divario tra l'IA e il mondo fisico costruendo agenti IA in grado di comprendere il loro ambiente e di collaborare con gli esseri umani.
Habitat 3.0 serve come campo di addestramento virtuale per la costruzione di agenti di IA incarnatiche consente ai robot e agli esseri umani virtuali di completare in modo cooperativo i compiti in un ambiente digitale.
Oggi annunciamo Habitat 3.0, Habitat Synthetic Scenes Dataset e HomeRobot: tre importanti progressi nello sviluppo di agenti di IA sociali incarnati in grado di cooperare e assistere gli esseri umani nelle attività quotidiane.
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- AI a Meta (@AIatMeta) 20 ottobre 2023
L'addestramento dei robot nel mondo reale può essere impegnativo, lungo e potenzialmente pericoloso. Isaac Sim di Nvidia è un affermato sistema di addestramento virtuale per la robotica industriale, ma Habitat di Meta è più incentrato sugli ambienti domestici.
I robot possono commettere errori senza conseguenze nel mondo reale, svolgendo l'addestramento in un ambiente simulato non distruttivo come Habitat 3.0.
Sotto il cofano di Habitat 3.0
Le precedenti iterazioni di Habitat hanno posto le basi per la navigazione e l'interazione dei robot all'interno di un ambiente digitale simile a una casa.
Habitat 3.0, tuttavia, introduce un modello collaborativo, incorporando sia robot che avatar umanoidi per simulare scenari di interazione uomo-robot nel mondo reale.
FAIR afferma che questa nuova piattaforma non si limita al movimento e all'interazione, ma tiene conto anche dei dettagli visivi e semantici delle attività del mondo reale, utilizzando avatar umanoidi con movimenti e comportamenti naturali.
Questi avatar possono essere controllati sia da algoritmi preimpostati che da input umani.
La nuova piattaforma Habitat di FAIR consente:
- Collaborazione uomo-robot in ambienti domestici simulati. Qui i robot possono imparare a lavorare a fianco di avatar umani, padroneggiando compiti come la pulizia della casa.
- Interazioni realistiche con avatar umani, completi di movimenti e aspetto naturali, per imitare le interazioni del mondo reale.
- Valutazioni human-in-the-loop, in cui persone reali possono interagire e controllare questi avatar tramite varie interfacce, tra cui tastiere, mouse e persino cuffie VR.
Secondo Meta, la piattaforma offre diversi vantaggi rispetto ai metodi convenzionali di addestramento dei robot:
- Apprendimento più rapido per gli algoritmi di rinforzo, che consente di completare in pochi giorni esperimenti che in scenari reali richiederebbero anni.
- Adattabilità rapida e continua all'ambiente, eliminando le sfide logistiche come lo spostamento fisico dei robot.
- Un terreno di prova più sicuro, per garantire che i modelli di IA non rappresentino una minaccia negli scenari reali.
Insieme ad Habitat 3.0, FAIR ha rilasciato anche l'Habitat Synthetic Scenes Dataset (HSSD-200).
Questo set di dati comprende oltre 18.000 oggetti e fornisce ai robot un ambiente di addestramento più autentico che rispecchia fedelmente gli scenari del mondo reale.
FAIR riconosce che i veri robot socialmente intelligenti dovranno comprendere gli ambienti dinamici in cui vivono gli esseri umani.
La prossima fase di ricerca sfrutterà le capacità di Habitat 3.0 per perfezionare ulteriormente i modelli di intelligenza artificiale e migliorare la collaborazione uomo-robot.
