Новый MIT AI самостоятельно конструирует роботов

Новый MIT AI самостоятельно конструирует роботов

Новый проект Массачусетского технологического института призван избавить робототехнику от догадок. Вместо того чтобы методом проб и ошибок найти правильный дизайн для задачи, вы можете просто спросить RoboGrammar. Программе просто нужно знать, какие части у вас валяются и что вам нужно от робота. Команда считает, что RoboGrammar может указать исследователям новые направления, ведущие к более эффективным и изобретательным проектам.

RoboGrammar описывается в новом исследовании, и ведущий автор Аллан Чжао из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) планирует представить программное обеспечение на предстоящей конференции SIGGRAPH Asia. По словам Чжао, проектирование роботов по-прежнему является в основном ручным процессом, и люди, как правило, прибегают к одним и тем же конструкциям. «Когда вы думаете о создании робота, который должен пересекать различные местности, вы сразу же переходите к четвероногому», - говорит Чжао. Однако RoboGrammar может предложить другое.

RoboGrammar проходит три шага перед тем, как представить свой индивидуальный дизайн. Для начала RoboGrammar нужен список доступных частей и задача в виде полей ввода. Например, вы хотите пересечь местность с гребнями или ступенями. Затем ИИ генерирует тысячи возможных дизайнов на основе доступных компонентов. Большинство из этих проектов представляют собой «бессмысленные» роботы, которые плохо работают с указанным типом местности (или почти с чем-либо). Команда добавила набор ограничений, названный «грамматическим графом», чтобы гарантировать, что дизайны, созданные RoboGrammar, будут функциональными на базовом уровне. Чжао говорит, что они черпали вдохновение у животных, особенно членистоногих, чтобы сосредоточить усилия ИИ.

Наконец, RoboGrammar моделирует все конструкции с помощью алгоритма контроллера, называемого Model Predictive Control, который отдает приоритет эффективному движению вперед. Исследователи, использующие RoboGrammar, могут искать в базе данных возможных дизайнов с помощью «эвристического поиска по графам», чтобы найти лучших исполнителей. У них могут быть ноги, колеса или их сочетание. Со временем нейронная сеть узнает, какие конструкции работают хорошо, а какие нет, со временем улучшая эвристическую функцию.

Дизайн RoboGrammar не является законченным продуктом; они просто дают инженерам лучшее представление о том, в каком направлении двигаться, прежде чем начинать строительство. Чжао также считает, что RoboGrammar может быть полезен при разработке полностью виртуальных объектов; с другим графом грамматики он мог бы так же легко производить роботов для видеоигры.