В области робототехники происходят радикальные изменения благодаря интеграции генеративных методов, таких как модели большого языка (LLM). Эти достижения позволяют разрабатывать сложные системы, которые автономно перемещаются и адаптируются к различным средам. Применение LLM в процессах проектирования и управления роботами представляет собой значительный шаг вперед, предлагая возможность создания более эффективных роботов, способных выполнять сложные задачи с большей автономностью.
Разработка эффективных морфологий роботов представляет собой серьезную проблему из-за большого пространства для проектирования и традиционной зависимости от человеческого опыта при создании прототипов и испытаний. Создание, тестирование и повторение проектов роботов требуют времени и усилий. Инженерам приходится ориентироваться в широком спектре потенциальных конфигураций, что требует значительных вычислительных ресурсов и времени. Это узкое место в процессе проектирования подчеркивает необходимость инновационных подходов к рационализации и оптимизации конструкции роботов, снижению зависимости от ручного вмешательства и ускорению цикла разработки.
Современные методы проектирования роботов обычно сочетают в себе ручное прототипирование, итеративное тестирование и эволюционные алгоритмы для изучения различных конфигураций. Хотя эти подходы доказали свою эффективность, они ограничены значительными вычислительными ресурсами и временем, необходимыми для прохождения проектного пространства. Эволюционные алгоритмы, например, моделируют множество итераций конструкции роботов для поиска оптимальных конфигураций, но этот процесс может быть медленным и ресурсоемким. Этот традиционный подход подчеркивает необходимость в более эффективных методах ускорения процесса проектирования при сохранении или улучшении качества получаемых роботов.
Исследователи Варшавского университета, IDEAS NCBR, Nomagic и Nomagic представили РобоМорфреволюционная структура, которая объединяет LLM, эволюционные алгоритмы и обучение с подкреплением (RL) для автоматизации проектирования модульных роботов. Этот инновационный метод использует возможности LLM для эффективной навигации в огромном пространстве проектирования роботов, представляя каждую конструкцию робота в виде грамматики. Платформа RoboMorph включает в себя автоматическое проектирование подсказок и алгоритм управления на основе обучения с подкреплением, который итеративно улучшает конструкции роботов с помощью циклов обратной связи. Интеграция этих передовых методов позволяет RoboMorph создавать разнообразные и оптимизированные конструкции роботов более эффективно, чем традиционные методы.
RoboMorph представляет конструкции роботов в виде грамматик, которые студенты магистратуры используют для исследования пространства проектирования. Каждая итерация начинается с алгоритма выбора бинарного турнира, который выбирает половину популяции для мутации. Выбранные подсказки изменяются, и новые подсказки используются для создания новой партии конструкций роботов. Эти проекты компилируются в XML-файлы и оцениваются с помощью физического симулятора MuJoCo для получения оценок пригодности. Этот итерационный процесс позволяет RoboMorph улучшать конструкции роботов на протяжении последующих поколений, подчеркивая значительные морфологические достижения. Эволюционные алгоритмы обеспечивают разнообразный и сбалансированный выбор проектов, предотвращая преждевременную конвергенцию и способствуя исследованию новых конфигураций.
Производительность RoboMorph оценивалась посредством экспериментов с участием десяти семян, десяти эволюций и размера популяции из четырех особей. Каждая итерация включала изменение подсказок и применение алгоритма управления на основе обучения с подкреплением для расчета показателей приспособленности. Показатель пригодности — среднее вознаграждение за 15 случайных развертываний — показывал положительную тенденцию на каждой итерации. RoboMorph значительно улучшил морфологию роботов, создав оптимизированные конструкции, превосходящие традиционные методы. Лучшие конструкции роботов, подходящие для равнинной местности, показали, что большая длина тела и одинаковые размеры конечностей помогают улучшить передвижение и устойчивость.
RoboMorph представляет многообещающий подход к решению сложных задач проектирования роботов. Объединив генеративные методы, эволюционные алгоритмы и управление на основе обучения с подкреплением, исследователи разработали структуру, которая оптимизирует процесс проектирования и улучшает адаптивность и функциональность роботов. Способность платформы эффективно создавать и оптимизировать конструкции роботов демонстрирует ее потенциал для реальных приложений. Будущие исследования будут сосредоточены на масштабировании экспериментов, совершенствовании операторов мутаций, расширении пространства проектирования и изучении разнообразных сред. Конечная цель — дальнейшая интеграция генеративных возможностей LLM с недорогими производственными технологиями для разработки роботов, подходящих для широкого спектра применений.
В заключение, RoboMorph использует возможности LLM и эволюционных алгоритмов для создания структуры, которая оптимизирует процесс проектирования и создает оптимизированные морфологии роботов. Этот подход устраняет ограничения предыдущих методов и открывает многообещающие возможности для разработки более эффективных и действенных роботов. Результаты экспериментов RoboMorph подчеркивают его потенциал совершить революцию в конструкции роботов.
Проверять Бумага. Вся заслуга в этом исследовании принадлежит исследователям этого проекта. Не забудьте подписаться на нас Твиттер.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-канал И LinkedIn Групс.
Если вам нравится наша работа, вам понравятся наши бюллетень..
Не забудьте присоединиться к нам Более 46 000 субреддитов ML
Асиф Раззак — генеральный директор Marktechpost Media Inc. Будучи дальновидным предпринимателем и инженером, Асиф стремится использовать потенциал искусственного интеллекта на благо общества. Ее последним проектом является запуск медиа-платформы искусственного интеллекта Marktechpost, которая выделяется своим глубоким освещением новостей машинного обучения и глубокого обучения, как технически обоснованных, так и легко понятных широкой аудитории. Платформа может похвастаться более чем 2 миллионами просмотров в месяц, что свидетельствует о ее популярности среди публики.
