Kā MI tiek izmantots robotikā?

MI robotika, ko dažkārt sauc par fizisko MI vai iemiesoto MI, ir mākslīgā intelekta izmantošana, lai palīdzētu mašīnām darboties fiziskajā pasaulē. Sistēmai nav tikai jāģenerē teksts vai attēli, bet arī jāsavieno uztvere, spriešana un darbība.

Robots var izmantot kameras, dziļuma sensorus, spēka sensorus, mikrofonus vai pozīcijas sensorus, lai saprastu apkārtni. MI modeļi palīdz interpretēt šos signālus, atpazīt objektus, sekot norādījumiem, plānot ceļu, izvēlēties satvērienu vai noteikt, kad darbība nav droša.

Tas nenozīmē, ka katrs robots ir universāls humanoīds. Lielākā daļa šodien noderīgo robotu joprojām ir specializēti: rūpnīcu manipulatori, noliktavu roboti, pārbaudes sistēmas, ķirurģiski instrumenti, droni, autonomi transportlīdzekļi, piegādes roboti vai servisa iekārtas. MI paplašina to uztveres un pielāgošanās spējas, taču aparatūra un vide joprojām ir izšķirošas.

Robotam uztvere nozīmē neapstrādātu sensoru datu pārvēršanu noderīgā vides izpratnē. Kameras attēls pats par sevi ir tikai pikseļi. Lidar skenējums ir tikai attālumi. Spēka sensors ir tikai skaitļi. MI palīdz šos signālus pārvērst objektos, virsmās, šķēršļos, cilvēkos, instrumentos un uzdevuma stāvokļos.

Datorredzes modeļi var atklāt detaļas montāžas līnijā, pārbaudīt defektus, novērtēt dziļumu, sekot kustīgam objektam vai noteikt, no kurienes robotam ar satvērēju jāpietuvojas. Multimodāli modeļi var apvienot attēlus ar valodas norādījumiem, bet specializēti uztveres modeļi var darboties lokāli robota aparatūrā, ja vajadzīgi mazas aiztures lēmumi.

Uztvere ir arī vieta, kur sākas nenoteiktība. Apgaismojuma izmaiņas, atspīdumi, aizsegumi, putekļi, nekārtība un neparasti objekti var mulsināt modeli. Uzticamam robotam vajadzīgas pārliecības pārbaudes, rezerves uzvedība un drošības slāņi, nevis pieņēmums, ka katrs uztveres rezultāts ir pareizs.

Viena no aktīvākajām MI robotikas jomām ir dabiskās valodas sasaistīšana ar darbībām. Cilvēks var pateikt: „paņem zilo kasti” vai „pārvieto šīs detaļas uz pārbaudes paplāti”. Robotam šis norādījums jāpārvērš objektos, koordinātēs, kustības plānos un vadības komandās.

Redzes-valodas-darbības modeļi ir paredzēti šādam tiltam. Tie var pieņemt vizuālu ievadi un valodas norādījumu, pēc tam izveidot darbību vai darbību virkni. Praksē šie modeļi parasti strādā kopā ar zemāka līmeņa kontrolieriem, drošības ierobežojumiem un robotam specifisku programmatūru, nevis aizstāj visu robotikas steku.

Tāpēc MI robotika atšķiras no čatbota. Nepareizu teikumu var izlabot, bet nepareiza kustība var sabojāt aprīkojumu vai apdraudēt cilvēkus. MI modelis ir tikai viens slānis plašākā sistēmā, kurai jāverificē darbības pirms izpildes un tās laikā.

Roboti var mācīties no daudziem datu veidiem: cilvēku demonstrācijām, teleoperācijas, sensoru žurnāliem, video, sintētiskām ainām, simulācijas vidēm un reāliem izmēģinājumiem. Mērķis ir parādīt modelim pietiekamu daudzveidību, lai tas spētu tikt galā ar uzdevumiem ārpus viena ideāli iepriekš noteikta scenārija.

Simulācija ir īpaši svarīga, jo fizisku robotu datu vākšana ir lēna, dārga un dažkārt riskanta. Simulēta noliktava, laboratorijas sols vai rūpnīcas šūna var radīt daudz piemēru, pārbaudīt retus robežgadījumus un trenēt politikas pirms izvietošanas reālā aparatūrā.

Sarežģītākā daļa ir pārnese. Uzvedība, kas strādā simulācijā, var neizdoties, ja reāls satvērējs slīd, objekts ir smagāks nekā gaidīts vai mainās apgaismojums. Tāpēc robotikas komandas apvieno simulāciju ar reāliem datiem, novērtēšanu, fine-tuning un piesardzīgu izvietošanu.

MI darbināti roboti jau ir noderīgi vidēs, kur uzdevumi ir atkārtojami, strukturēti vai drošībai kritiski. Ražošanas roboti var pārbaudīt detaļas, palīdzēt montāžā vai pārvietot materiālus. Noliktavu roboti var pārvietoties pa ejām, pārvietot krājumus un atbalstīt pasūtījumu izpildes darbplūsmas.

Roboti tiek izmantoti arī lauksaimniecībā, ieguves rūpniecībā, loģistikā, medicīnā, laboratoriju automatizācijā, infrastruktūras pārbaudēs un sabiedriskajā drošībā. Bieži vērtīgākā sistēma nav humanoīds, bet specializēts robots, kas uzticami veic vienu darbu ierobežotā vidē.

Humanoīdie roboti piesaista uzmanību, jo teorētiski varētu darboties telpās, kas veidotas cilvēkiem. Tomēr tos joprojām ir grūti plaši izvietot. Līdzsvars, veiklība, baterijas darbības laiks, izmaksas, uzticamība un drošība joprojām ir būtiski ierobežojumi, pat uzlabojoties modeļiem un aparatūrai.

Digitālās MI sistēmas var pilnībā darboties datacentros un programmatūras produktos. Robotikai jātiek galā ar fizisko pasauli: berzi, svaru, spēku, mainīgu gaismu, nelīdzenām grīdām, trausliem objektiem, kustīgiem cilvēkiem un aparatūru, kas nolietojas.

Svarīga ir arī aizture. Robotam var būt jāreaģē milisekundēs, nevis sekundēs. Daļa inferenču var notikt mākonī, bet daudziem lēmumiem jādarbojas ierīcē vai robota tuvumā, lai sistēma saglabātu atsaucību arī ierobežota savienojuma apstākļos.

Drošība ir vēl viena būtiska atšķirība. Robotikas sistēmai vajadzīgi sensori, avārijas apturēšana, validēti kontrolieri, atļaujas, fiziski ierobežojumi un cilvēka uzraudzība. Spējīgāki MI modeļi var padarīt robotus elastīgākus, bet tie neatceļ nepieciešamību pēc inženiertehniskas disciplīnas.

Virziens ir skaidrs: robotika virzās uz modeļiem, kas spēj vispārināt vairāk uzdevumu, mācīties no mazāka demonstrāciju skaita un pielāgoties dažādiem robotu ķermeņiem. Atvērti robotikas datu kopumi, simulācijas rīki un robotu pamatmodeļi atvieglo eksperimentēšanu.

Visticamākais tuvākā laika progress nav viens universāls mājas robots. Tā ir labāka autonomija noliktavās, rūpnīcās, laboratorijās, slimnīcās, saimniecībās, pārbaudes darbplūsmās un transportlīdzekļos, kā arī spējīgākas pētniecības platformas humanoīdiem un mobilajiem manipulatoriem.

MI robotika palielinās arī infrastruktūras pieprasījumu. Robotu modeļu trenēšanai var būt vajadzīga simulācija, GPU, krātuve un novērtēšanas cauruļvadi. Robotu izvietošanai var būt vajadzīgi edge inferenču čipi, tīklošana, monitorings un uzticami programmatūras atjauninājumi. Tāpēc fiziskais MI ir daļa no tā paša infrastruktūras stāsta kā modeļi, inference, GPU un datacentri.