Az Nvidia kézügyességre tanítja a robotjait

Ezért nehezebb biztos kézhasználatot tanítani egy robotnak, mint járást: 27 ízület és ugyanennyi csont, valamint 34 különböző izom együttes munkájára van szükség minden apró hétköznapi mozdulatsorhoz. Na, ezt csinálják utánunk a gépek! – mondjuk mi. Nem probléma! – mondja az Nvidia.

A több tucatnyi ízület, csont és izom által elvégzett kézimunkát robotikai feladattá tenni és lefordítani valóban nehezebb, mint megtanítani egy gépet járni vagy akár futni – szögezi le a The Robot Report. A robotvezérlés metodikája ez esetben csak hasonlít a precízen előre programozott mozgásokhoz, hiszen ezek, valamint a mély megerősítésen nyugvó módszerek nem elégségesek, ha kezekről van szó. Ennyiféle apró mozdulathoz minták milliói vagy talán milliárdjai kellenek, ami szinte képtelenség – legalábbis ha ugyanazt várjuk el egy robottól, amire az emberi kéz képes.

Az Nvidia megpróbálta a lehetetlent: az Isaac Gym RL robotikai szimulátorával, az ún. DeXtreme projekt részeként kezdett el képezni egy készen kapható kamerákkal felszerelt, antropomorf kezet, Allegro Hand néven. A cég azt állítja, hogy az Isaac szimulátor a való világnál tízezerszer gyorsabban tud szimulációkat futtatni, miközben teljes mértékben betartja a fizika törvényeit. A digitális környezetben a kutatók ki tudták képezni az Allegrót arra, hogy kockákat mozgasson célpozíciók vagy különböző tájolások szerint, és csak ezután ültették át a tanultakat a gyakorlatba.

A szimulációs környezetben történő tanítás egy sor előnnyel jár a robotikában – mondja az Nvidia, most már konkrét tapasztalatok alapján. A cég nemcsak sokkal gyorsabban volt képes minták tömegét betanítani a gépnek, hanem sokkal olcsóbban is, hiszen nem a fizikai valóságban kellett teszteket bonyolítani, és a próbálkozás közben károkozásra sem került sor. A csapatnak így is sokszor kellett megállni, hogy különböző javításokat végezzen a robotkézen, vagy egyszerűen csak hagyja lehűlni a felhevült mozgó alkatrészeket.

A vállalat ún. Omniverse Replicatora kb. ötmillió képkockányi szintetikus adatot generált és osztott meg a gép neurális hálózatával szintetikus úton, vagyis a tanulási folyamathoz semmi szükség nem volt a való életből származó felvételekre, ami óriási eredmény. Az omniverzum egyetlen OVX szerveren fut – ebben tanítottak meg a robotnak mindössze 32 óra alatt annyi szabályzatot, amennyit a fizikai valóságban 42 évig tartott volna lefuttatni – osztotta meg az Nvidia.

Gábor János, NEW technology