Wyobra\u017a sobie, \u017ce spacerujesz i natrafiasz na roboty, kt\u00f3re zr\u0119cznie przeciskaj\u0105 si\u0119 przez zdumiony t\u0142um. To intryguj\u0105ce, owszem, ale te cuda nowoczesnej technologii nie s\u0105 jeszcze gotowe, by sta\u0107 si\u0119 naszymi wszechstronnymi pomocnikami kuchennymi czy fabrycznymi koniami roboczymi. Istotnym elementem uk\u0142adanki, kt\u00f3ry wci\u0105\u017c pozostaje do rozwi\u0105zania, jest efektywne uczenie si\u0119. Podobnie jak my, ludzie, najlepiej ucz\u0105 si\u0119 poprzez praktyczne do\u015bwiadczenie. Jednak zanurzenie robot\u00f3w w r\u00f3\u017cnorodnych \u015brodowiskach edukacyjnych mo\u017ce by\u0107 nie lada wyzwaniem \u2013 jest to \u017cmudne i czasoch\u0142onne. Nie martwcie si\u0119 jednak, rozwi\u0105zania s\u0105 ju\u017c na horyzoncie.<\/p>\n
Jednym z potencjalnych rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re zyskuje na popularno\u015bci, jest wykorzystanie symulacji jako \u015brodowisk szkoleniowych dla robot\u00f3w. Profesor Russ Tedrake z MIT, kt\u00f3ry jest r\u00f3wnie\u017c badaczem w Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL) przy MIT, podkre\u015bla, \u017ce poczyniono post\u0119py w zakresie silnik\u00f3w fizycznych symulator\u00f3w robotycznych. Haczyk? Tworzenie autentycznych symulacji odzwierciedlaj\u0105cych z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 rzeczywistego \u015bwiata nadal pozostaje trudnym zadaniem.<\/p>\n
W tym miejscu do akcji wkraczaj\u0105 agenci AI. Te p\u00f3\u0142autonomiczne programy, wyspecjalizowane w wykonywaniu \u015bci\u015ble okre\u015blonych zada\u0144, mog\u0105 okaza\u0107 si\u0119 w\u0142a\u015bnie tym, czego potrzeba do tworzenia realistycznych przestrzeni wirtualnych s\u0142u\u017c\u0105cych do szkolenia robot\u00f3w. Grupa naukowc\u00f3w z MIT CSAIL i Toyota Research Institute opracowa\u0142a system nazwany \u201cSceneSmith<\/a>.\u201d SceneSmith, sk\u0142adaj\u0105cy si\u0119 z tr\u00f3jki agent\u00f3w opartych na sztucznej inteligencji, w mistrzowski spos\u00f3b tworzy obiekty, \u015bciany i ca\u0142e sceny 3D przedstawiaj\u0105ce takie miejsca jak restauracje i hotele. Dzi\u0119ki temu roboty mog\u0105 doskonali\u0107 swoje umiej\u0119tno\u015bci i strategie w tych \u015brodowiskach przed wprowadzeniem ich do rzeczywistego \u015bwiata, co pozwala in\u017cynierom zaoszcz\u0119dzi\u0107 znaczn\u0105 ilo\u015b\u0107 czasu.<\/p>\n SceneSmith wykorzystuje model wizyjno-j\u0119zykowy znany jako GPT-5.2, kt\u00f3ry zawiera obszerne zasoby tekst\u00f3w i obraz\u00f3w pochodz\u0105cych z internetu. W tej konfiguracji wyst\u0119puj\u0105 trzy g\u0142\u00f3wne podmioty \u2013 \u201cprojektant\u201d, kt\u00f3ry tworzy elementy sceny, \u201ckrytyk\u201d, kt\u00f3ry dba o to, by elementy te odzwierciedla\u0142y rzeczywisto\u015b\u0107, oraz \u201ckoordynator\u201d \u2013 g\u0142\u00f3wny podmiot \u2013 kt\u00f3ry sygnalizuje zako\u0144czenie zadania. Gdy agenci zako\u0144cz\u0105 t\u0119 owocn\u0105 wsp\u00f3\u0142prac\u0119, scena jest gotowa do integracji z oprogramowaniem do symulacji fizycznych.<\/p>\n Nicholas Pfaff, doktorant na wydziale EECS MIT i pracownik naukowy CSAIL, podzieli\u0142 si\u0119 spostrze\u017ceniami na temat zdolno\u015bci systemu do tworzenia scen 3D na wz\u00f3r ludzkiego projektanta. W rzeczywisto\u015bci jeden z wiod\u0105cych modeli wizualno-j\u0119zykowych zosta\u0142 wykorzystany do stworzenia ponad 1 300 scen, co zaowocowa\u0142o niezwykle kreatywnymi i r\u00f3\u017cnorodnymi \u015brodowiskami, nawet bez konieczno\u015bci podawania konkretnych polece\u0144.<\/p>\n Platforma SceneSmith umo\u017cliwia u\u017cytkownikom tworzenie wirtualnych \u015brodowisk na podstawie szczeg\u00f3\u0142owych polece\u0144. Na przyk\u0142ad u\u017cytkownicy mog\u0105 poprosi\u0107 o gara\u017c wyposa\u017cony w samoch\u00f3d, st\u00f3\u0142 warsztatowy, stos opon w jednym rogu oraz drabin\u0119 opart\u0105 o \u015bcian\u0119. Dzi\u0119ki takiemu poziomowi szczeg\u00f3\u0142owo\u015bci \u015brodowiska te stanowi\u0105 bogate pole do nauki dla robot\u00f3w, kt\u00f3re mog\u0105 doskonali\u0107 w nich umiej\u0119tno\u015bci, takie jak przenoszenie puszki napoju z p\u00f3\u0142ki na st\u00f3\u0142.<\/p>\n Aby oceni\u0107, na ile realistyczne s\u0105 generowane \u015brodowiska, naukowcy wprowadzili do przestrzeni SceneSmith wst\u0119pnie wytrenowane algorytmy dzia\u0142ania robot\u00f3w. Roboty wykaza\u0142y si\u0119 sprawno\u015bci\u0105, wykonuj\u0105c zadania takie jak przeniesienie jab\u0142ka z miski na desk\u0119 do krojenia, co stanowi wyra\u017an\u0105 wskaz\u00f3wk\u0119, \u017ce wirtualne sceny w znacznym stopniu odzwierciedlaj\u0105 rzeczywiste warunki.<\/p>\n Agenci AI SceneSmith wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 ze sob\u0105, aby stopniowo dopracowywa\u0107 sceny \u2013 od stworzenia planu pomieszczenia po wype\u0142nienie go meblami i przedmiotami. Model wizualno-j\u0119zykowy \u201cprojektant\u201d rozpoczyna tworzenie uk\u0142adu, \u201ckrytyk\u201d przygl\u0105da si\u0119 mu, a na koniec \u201ckoordynator\u201d finalizuje projekt. SceneSmith wyr\u00f3\u017cnia si\u0119 r\u00f3wnie\u017c zdolno\u015bci\u0105 do generowania \u015brodowisk pe\u0142nych obiekt\u00f3w i szczeg\u00f3\u0142\u00f3w w por\u00f3wnaniu z innymi metodami, co sprawia, \u017ce cieszy si\u0119 popularno\u015bci\u0105 w\u015br\u00f3d ponad 200 u\u017cytkownik\u00f3w dzi\u0119ki \u017cywej grafice i wierno\u015bci podanym wskaz\u00f3wkom. <\/p>\n Jest jednak jeden ma\u0142y haczyk. Tworzenie tych osza\u0142amiaj\u0105co realistycznych scen zajmuje sporo czasu \u2013 czasami nawet kilka godzin na jedn\u0105 scen\u0119. Jednak wraz z gwa\u0142townym wzrostem mocy obliczeniowej wydajno\u015b\u0107 SceneSmith powinna znacznie wzrosn\u0105\u0107. By\u0107 mo\u017ce program ten m\u00f3g\u0142by nawet zosta\u0107 rozbudowany o znacznie bardziej z\u0142o\u017cone elementy, takie jak obiekty odkszta\u0142calne, o ile pojawi\u0105 si\u0119 odpowiednie biblioteki 3D, na co licz\u0105 in\u017cynierowie z CSAIL.<\/p>\n Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji to dynamicznie rozwijaj\u0105ca si\u0119 dziedzina, kt\u00f3ra ma wiele do zaoferowania w obszarze robotyki, czego doskona\u0142ym przyk\u0142adem s\u0105 osi\u0105gni\u0119cia firmy SceneSmith. Aby zapozna\u0107 si\u0119 ze szczeg\u00f3\u0142ami tych prze\u0142omowych bada\u0144, zapraszamy do przeczytania oryginalnego artyku\u0142u prasowego. tutaj<\/a>. Je\u015bli Twoja firma chce wykorzysta\u0107 potencja\u0142 sztucznej inteligencji, implementi.ai mo\u017ce mie\u0107 dla Ciebie idealne rozwi\u0105zania.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Imagine taking a stroll and stumbling upon robots skillfully threading their way through an amazed crowd. Intriguing, yes, but these marvels of modern technology aren’t quite ready to be our all-in-one sous chefs or factory workhorses. A significant part of the puzzle they are yet to solve is efficient learning. Like us humans, they learn best through practical experience. However, immersing robots in diverse learning environments can be quite the task – it’s strenuous and time-consuming. But don’t worry, we have solutions on the horizon. Learning Via Simulations One potential solution gaining traction is the use of simulations as learning […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9183,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9182","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9182","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9182"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9182\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9183"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9182"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9182"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9182"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Wysokie oceny za realizm i kreatywno\u015b\u0107<\/h5>\n