DeepMind está entrenando robots para actividades del mundo real

Desde modelos de IA más avanzados hasta una “constitución robótica”, DeepMind afirma que su investigación dará forma al futuro de la robótica.

DeepMind, propiedad de Google, ha revelado varias áreas de proyectos de investigación que está desarrollando para ayudar a los robots a tomar decisiones más rápido y trabajar en escenarios del mundo real.

El primero de ellos es un sistema llamado AutoRT, cuyo objetivo es utilizar el poder de la IA para crear robots que puedan «comprender objetivos humanos prácticos».

El sistema combina grandes modelos fundamentales, como un modelo de lenguaje grande o un modelo de lenguaje visual (VLM), junto con un modelo de control de robot. DeepMind afirma que esta combinación permite a los robots recopilar datos de entrenamiento en nuevos entornos y es capaz de realizar múltiples tareas impresionantes.

«AutoRT puede dirigir simultáneamente múltiples robots, cada uno equipado con una cámara de video y un efector final, para realizar múltiples tareas en una variedad de configuraciones», dijo DeepMind en un comunicado. entrada en el blog.

“En extensas evaluaciones del mundo real durante siete meses, el sistema orquestó de forma segura hasta 20 robots simultáneamente, y hasta 52 robots únicos en total, en una variedad de edificios de oficinas, recopilando un conjunto de datos diverso que comprende 77.000 pruebas robóticas en 6.650 tareas únicas. . .”

Para garantizar que los robots puedan integrarse de forma segura en entornos cotidianos, DeepMind también ha desarrollado una «constitución robótica» en AutoRT para garantizar que los robots sigan reglas de seguridad específicas.

Esta constitución presenta las Tres Leyes de la Robótica de Isaac Asimov, que incluyen la regla obvia de que los robots «no pueden dañar a un ser humano».

«Pero incluso si los modelos grandes son estimulados correctamente con la autocrítica, esto por sí solo no puede garantizar la seguridad», afirmó DeepMind. “Por lo tanto, el sistema AutoRT comprende capas de medidas de seguridad prácticas de la robótica clásica.

«Por ejemplo, los robots colaborativos están programados para detenerse automáticamente si la fuerza en sus articulaciones excede un cierto umbral, y todos los robots activos se mantuvieron en la línea de visión de un supervisor humano con un interruptor de apagado físico».

DeepMind también reveló un nuevo sistema para mejorar la eficiencia de los modelos de transformadores robóticos. Este sistema se llama Atención Robusta Autoadaptable para Transformadores Robóticos – o SARA-RT.

DeepMind afirmó que sus mejores modelos SARA-RT-2 eran un 10,6% más precisos y un 14% más rápidos que otros modelos RT-2 después de recibir un breve historial de imágenes.

«Creemos que este es el primer motor de atención escalable que proporciona mejoras computacionales sin pérdida de calidad», dijo la compañía. «Diseñamos nuestro sistema para que sea fácil de usar y esperamos que muchos investigadores y profesionales lo apliquen, en robótica y más allá».

«Debido a que SARA proporciona una receta universal para acelerar transformadores sin la necesidad de un entrenamiento previo computacionalmente costoso, este enfoque tiene el potencial de aumentar en gran medida el uso de la tecnología de transformadores».

El tercer proyecto en el que está trabajando DeepMind, RT-Trajectory, está diseñado para ayudar a los robots a generalizar más sus tareas. El sistema agrega contornos visuales que describen los movimientos del robot a los videos de capacitación y los utiliza para proporcionar señales visuales procesables a una máquina a medida que aprende las políticas de control del robot.

DeepMind probó un brazo robótico controlado por RT-Trajectory con 41 tareas que no se habían visto en sus datos de entrenamiento. La compañía afirma que este brazo logró una tasa de éxito de tareas del 63%, en comparación con el 29% de los modelos RT-2 anteriores.

En 2022, Google reveló un prototipo de sistema que permitía a los robots escribir su propio código para responder a instrucciones y realizar tareas.

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