Область робототехники переживает преобразующие изменения с интеграцией генеративных методов, таких как большие языковые модели (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 потенциал для создания роботов, которые более эффективны и способны выполнять сложные задачи с большей автономностью.
Проектирование эффективных морфологий роботов представляет собой существенные проблемы из-за обширного пространства проектирования и традиционной зависимости от человеческого опыта для прототипирования и тестирования. Создание, тестирование и итерация проектов роботов требуют времени и усилий. Инженеры должны ориентироваться в огромном спектре потенциальных конфигураций, что требует значительных вычислительных ресурсов и времени. Это узкое место в процессе проектирования подчеркивает необходимость инновационных подходов для рационализации и оптимизации проектирования роботов, снижения зависимости от ручного вмешательства и ускорения цикла разработки.
Современные методы проектирования роботов обычно сочетают ручное прототипирование, итеративное тестирование и эволюционные алгоритмы для исследования различных конфигураций. Хотя эти подходы доказали свою эффективность, они ограничены обширными вычислительными ресурсами и временем, необходимым для навигации по пространству проектирования. Например, эволюционные алгоритмы моделируют многочисленные итерации конструкций роботов для поиска оптимальных конфигураций, но этот процесс может быть медленным и ресурсоемким. Этот традиционный подход подчеркивает необходимость более эффективных методов для ускорения процесса проектирования при сохранении или повышении качества получаемых роботов.
Исследователи из Варшавского университета, IDEAS NCBR, Nomagic и Nomagic представили РобоМорфноваторская 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 обширном пространстве проектирования роботов, представляя каждую конструкцию робота как грамматику. Структура RoboMorph включает автоматическое проектирование подсказок и алгоритм управления на основе RL, который итеративно улучшает конструкции роботов с помощью циклов обратной связи. Интеграция этих передовых методов позволяет RoboMorph генерировать разнообразные и оптимизированные конструкции роботов более эффективно, чем традиционные методы.
RoboMorph работает, представляя проекты роботов в виде грамматик, которые LLM используют для исследования пространства дизайна. Каждая итерация начинается с алгоритма бинарного турнирного отбора, который выбирает половину популяции для мутации. Выбранные подсказки мутируют, и новые подсказки используются для генерации новой партии проектов роботов. Эти проекты компилируются в XML-файлы и оцениваются с помощью физического симулятора MuJoCo для получения оценок пригодности. Этот итеративный процесс позволяет RoboMorph улучшать проекты роботов на протяжении последующих поколений, демонстрируя значительные морфологические достижения. Эволюционные алгоритмы обеспечивают разнообразный и сбалансированный выбор проектов, предотвращая преждевременную конвергенцию и способствуя исследованию новых конфигураций.
Эффективность RoboMorph оценивалась посредством экспериментов с десятью семенами, десятью эволюциями и размером популяции из четырех человек. Каждая итерация включала мутацию подсказок и применение алгоритма управления на основе RL для вычисления оценок приспособленности. Оценка приспособленности, средняя награда за 15 случайных выкатов, указывала на положительную тенденцию с каждой итерацией. RoboMorph значительно улучшил морфологию робота, создав оптимизированные конструкции, которые превзошли традиционные методы. Лучшие конструкции роботов, адаптированные для ровных поверхностей, показали, что большая длина тела и постоянные размеры конечностей способствовали улучшению передвижения и устойчивости.
RoboMorph представляет собой многообещающий подход к решению сложностей проектирования роботов. Интегрируя генеративные методы, эволюционные алгоритмы и управление на основе RL, исследователи разработали структуру, которая оптимизирует процесс проектирования и повышает адаптивность и функциональность роботов. Способность структуры эффективно генерировать и оптимизировать конструкции роботов демонстрирует ее потенциал для реальных приложений. Дальнейшие исследования будут сосредоточены на экспериментах по масштабированию, уточнении операторов мутации, расширении пространства проектирования и изучении различных сред. Конечная цель — дальнейшая интеграция генеративных возможностей LLM с недорогими производственными технологиями для проектирования роботов, подходящих для широкого спектра приложений.
В заключение, RoboMorph использует мощь LLM и эволюционных алгоритмов для создания фреймворка, который оптимизирует процесс проектирования и производит оптимизированные морфологии роботов. Этот подход устраняет ограничения более ранних методов и предлагает многообещающий путь для разработки более эффективных и способных роботов. Результаты экспериментов RoboMorph подчеркивают его потенциал для революционного изменения дизайна роботов.
Проверьте Бумага. Все заслуги в этом исследовании принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас Твиттер.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-канал и LinkedIn Грууп.
Если вам нравится наша работа, вам понравится и наше Новостная рассылка..
Не забудьте присоединиться к нашему 46 тыс.+ ML SubReddit
Асиф Раззак — генеральный директор Marktechpost Media Inc.. Как дальновидный предприниматель и инженер, Асиф стремится использовать потенциал искусственного интеллекта для общественного блага. Его последнее начинание — запуск платформы искусственного интеллекта Marktechpost, которая выделяется своим глубоким освещением новостей о машинном обучении и глубоком обучении, которые являются как технически обоснованными, так и легко понятными широкой аудитории. Платформа может похвастаться более чем 2 миллионами ежемесячных просмотров, что иллюстрирует ее популярность среди аудитории.
